我要评论pandas2.2 dataframe
indexing, iteration
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| dataframe.head([n]) | 用于返回 dataframe 的前几行 |
| dataframe.at | 快速访问和修改 dataframe 中单个值的方法 |
| dataframe.iat | 快速访问和修改 dataframe 中单个值的方法 |
| dataframe.loc | 用于基于标签（行标签和列标签）来访问和修改 dataframe 中的数据 |
| dataframe.iloc | 用于基于整数位置（行号和列号）来访问和修改 dataframe 中的数据 |
| dataframe.insert(loc, column, value[, …]) | 用于在 dataframe 的指定位置插入一个新的列 |
| dataframe.iter() | 用于迭代 dataframe 的列名 |
| dataframe.items() | 用于迭代 dataframe 的列名和列数据 |
| dataframe.keys() | 返回 dataframe 的列名 |
pandas.dataframe.keys()
pandas.dataframe.keys() 方法返回 dataframe 的列名，类似于字典的键。这个方法返回一个 index 对象，其中包含 dataframe 的所有列名。
语法
keys = dataframe.keys()l
示例
假设我们有一个 dataframe 如下：
import pandas as pd
data = {
'a': [1, 2, 3],
'b': [4, 5, 6],
'c': [7, 8, 9]
}
df = pd.dataframe(data)
print(df)
输出：
a b c
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
获取列名
使用 keys() 方法获取 dataframe 的列名：
keys = df.keys() print(keys)
输出：
index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
将列名转换为列表
将 index 对象转换为列表以便进一步处理：
keys_list = df.keys().tolist() print(keys_list)
输出：
['a', 'b', 'c']
遍历列名
使用 keys() 方法遍历 dataframe 的列名：
for column_name in df.keys():
print(column_name)
输出：
a
b
c
总结
pandas.dataframe.keys() 方法返回 dataframe 的列名，以 index 对象的形式。这个方法类似于字典的 keys() 方法，方便你获取和处理 dataframe 的列名。你可以将返回的 index 对象转换为列表或其他数据结构，以便进行进一步的操作。
到此这篇关于pandas dataframe keys的使用小结的文章就介绍到这了,更多相关pandas dataframe keys内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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