您可以使用以下命令命名 Dataframe ，然后在您喜欢的任何地方调用该名称：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame( data=np.ones([4,4]) )
df.name = 'Ones'

print df.name
>>>
Ones

有时候df.name不起作用。
您可能会收到一条错误消息：
“DataFrame”对象没有属性“name”
尝试以下功能：

def get_df_name(df):
    name =[x for x in globals() if globals()[x] is df][0]
    return name

在很多情况下，附加到pd.DataFrame对象的自定义属性是不必要的。另外，注意pandas-对象属性may not serialize。因此pickle将丢失此数据。
相反，可以考虑创建一个具有适当命名键的字典，并通过dfs['some_label']访问 Dataframe 。

df = pd.DataFrame()

dfs = {'some_label': df}

从这里我理解DataFrame是：
DataFrame是一个二维标签数据结构，其中的列可能具有不同的类型。您可以将其视为电子表格或SQL表，或者Series对象的字典。
和系列为：
Series是一个一维的带标签的数组，能够保存任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python对象等）。
系列有一个name属性，可按如下方式访问：

In [27]: s = pd.Series(np.random.randn(5), name='something')

 In [28]: s
 Out[28]: 
 0    0.541
 1   -1.175
 2    0.129
 3    0.043
 4   -0.429
 Name: something, dtype: float64

 In [29]: s.name
 Out[29]: 'something'

**编辑：**根据OP的评论，我认为OP正在寻找类似于以下内容的内容：

>>> df = pd.DataFrame(...)
 >>> df.name = 'df' # making a custom attribute that DataFrame doesn't intrinsically have
 >>> print(df.name)
 'df'

DataFrame没有名称，但您可以使用（实验性）属性字典。例如：

df.attrs['name'] = "My name"   # Can be retrieved later

属性通过某些操作被保留。

下面是一个示例函数：'df.name =文件'：下面代码中的第六行

def df_list():
    filename_list = current_stage_files(PATH)
    df_list = []
    for file in filename_list:
        df = pd.read_csv(PATH+file)
        df.name = file
        df_list.append(df)
    return df_list

我正在开发一个特性分析模块，我的需求和你的一样，因为我想生成一个名为 * panda.Dataframe* 的报告。为了解决这个问题，我使用了@scohe001和@LeopardShark提供的相同解决方案，最初在https://stackoverflow.com/a/18425523/8508275中，使用inspect库实现：

import inspect

def aux_retrieve_name(var):
    callers_local_vars = inspect.currentframe().f_back.f_back.f_locals.items()
    return [var_name for var_name, var_val in callers_local_vars if var_val is var]

注意额外的 .f_back 项，因为我打算从另一个函数调用它：

def header_generator(df):
    print('--------- Feature Analyzer ----------')
    print('Dataframe name: "{}"'.format(aux_retrieve_name(df)))
    print('Memory usage: {:03.2f} MB'.format(df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024 ** 2))
    return

使用给定的 Dataframe 运行此代码，我得到以下输出：

header_generator(trial_dataframe)

--------功能分析器---------
Dataframe 名称：“试验_ Dataframe ”
内存使用情况：六十三点零八兆