以下是一个示例函数，用于清理字符串数据并重命名列：

import pandas as pd

def clean_and_rename_columns(data, column_mapping):
    # 清理数据
    cleaned_data = data.copy()
    cleaned_data = cleaned_data.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == "object" else x)
    
    # 重命名列
    cleaned_data = cleaned_data.rename(columns=column_mapping)
    
    return cleaned_data

# 示例数据
data = pd.DataFrame({
    "  Name  ": [" John ", "  Jane ", "  Mike "],
    "Age": [25, 30, 35],
    " City ": [" New York ", "  Los Angeles ", "  Chicago "]
})

# 列重命名映射
column_mapping = {
    "  Name  ": "Name",
    " City ": "City"
}

# 使用函数清理和重命名列
cleaned_data = clean_and_rename_columns(data, column_mapping)
print(cleaned_data)

输出结果为：

   Name  Age           City
0   John  25       New York
1   Jane  30   Los Angeles
2   Mike  35       Chicago

在这个示例中，我们使用clean_and_rename_columns函数清理了字符串数据，并通过column_mapping字典重命名了列。首先，我们使用str.strip()方法去除了字符串数据中的前导和尾随空格。然后，我们使用rename()方法通过column_mapping字典重命名了列。最后，我们将清理和重命名后的数据返回。