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python

python dataframe取一列_python - 从pandas DataFrame列标题中获取列表

發布時間:2024/9/19 python 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python dataframe取一列_python - 从pandas DataFrame列标题中获取列表 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

python - 從pandas DataFrame列標題中獲取列表

我想從pandas DataFrame中獲取列標題列表。 DataFrame將來自用戶輸入,因此我不知道將會有多少列或將調用它們。

例如,如果我給這樣的DataFrame:

>>> my_dataframe

y gdp cap

0 1 2 5

1 2 3 9

2 8 7 2

3 3 4 7

4 6 7 7

5 4 8 3

6 8 2 8

7 9 9 10

8 6 6 4

9 10 10 7

我想得到一個如下所示的列表:

>>> header_list

[y, gdp, cap]

17個解決方案

1106 votes

您可以通過執行以下操作將值作為列表獲取:

list(my_dataframe.columns.values)

你也可以簡單地使用:

list(my_dataframe)

Simeon Visser answered 2019-01-20T10:54:11Z

289 votes

有一種內置的方法,性能最高:

my_dataframe.columns.values.tolist()

.columns返回Index,.columns.values返回array并且它有一個幫助函數返回list。

編輯

對于那些討厭打字的人來說,這可能是最短的方法:

list(df)

EdChum answered 2019-01-20T10:54:49Z

70 votes

做了一些快速測試,也許不出所料,使用list(dataframe)的內置版本是最快的:

In [1]: %timeit [column for column in df]

1000 loops, best of 3: 81.6 μs per loop

In [2]: %timeit df.columns.values.tolist()

10000 loops, best of 3: 16.1 μs per loop

In [3]: %timeit list(df)

10000 loops, best of 3: 44.9 μs per loop

In [4]: % timeit list(df.columns.values)

10000 loops, best of 3: 38.4 μs per loop

(我仍然非常喜歡list(dataframe),所以感謝EdChum!)

tegan answered 2019-01-20T10:55:18Z

36 votes

它變得更簡單(通過熊貓0.16.0):

df.columns.tolist()

將在一個很好的列表中給你列名稱。

fixxxer answered 2019-01-20T10:55:47Z

27 votes

>>> list(my_dataframe)

['y', 'gdp', 'cap']

要在調試器模式下列出數據幀的列,請使用列表推導:

>>> [c for c in my_dataframe]

['y', 'gdp', 'cap']

順便說一句,您只需使用sorted即可獲得排序列表:

>>> sorted(my_dataframe)

['cap', 'gdp', 'y']

Alexander answered 2019-01-20T10:56:16Z

18 votes

這是my_dataframe.columns。

BrenBarn answered 2019-01-20T10:56:38Z

14 votes

這很有趣,但df.columns.values.tolist()快幾乎是df.columns.tolist()的3倍,但我認為它們是相同的:

In [97]: %timeit df.columns.values.tolist()

100000 loops, best of 3: 2.97 μs per loop

In [98]: %timeit df.columns.tolist()

10000 loops, best of 3: 9.67 μs per loop

Anton Protopopov answered 2019-01-20T10:57:00Z

10 votes

DataFrame遵循迭代對象“鍵”的類似dict的約定。

my_dataframe.keys()

創建一個鍵/列列表 - 對象方法to_list()和pythonic方式

my_dataframe.keys().to_list()

list(my_dataframe.keys())

DataFrame上的基本迭代返回列標簽

[column for column in my_dataframe]

不要將DataFrame轉換為列表,只是為了獲取列標簽。 在尋找方便的代碼示例時不要停止思考。

xlarge = pd.DataFrame(np.arange(100000000).reshape(10000,10000))

list(xlarge) #compute time and memory consumption depend on dataframe size - O(N)

list(xlarge.keys()) #constant time operation - O(1)

Sascha Gottfried answered 2019-01-20T10:57:41Z

9 votes

在筆記本中

對于IPython筆記本中的數據探索,我首選的方法是:

sorted(df)

這將產生易于閱讀的按字母順序排列的列表。

在代碼存儲庫中

在代碼中我發現它更明確

df.columns

因為它告訴其他人讀你的代碼你在做什么。

firelynx answered 2019-01-20T10:58:35Z

2 votes

n = []

for i in my_dataframe.columns:

n.append(i)

print n

user21988 answered 2019-01-20T10:58:50Z

2 votes

我覺得問題應該得到額外的解釋。

正如@fixxxer所指出的,答案取決于您在項目中使用的pandas版本。您可以通過pd.__version__命令獲得。

如果你出于某種原因像我一樣(在debian jessie上使用0.14.1)使用比0.16.0更舊的熊貓版本,那么你需要使用:

df.keys().tolist()因為尚未實現df.columns方法。

這種密鑰方法的優點是,它甚至可以在較新版本的熊貓中使用,因此它更具通用性。

StefanK answered 2019-01-20T10:59:39Z

2 votes

正如Simeon Visser所回答的......你可以做到

list(my_dataframe.columns.values)

要么

list(my_dataframe) # for less typing.

但我認為最大的好處是:

list(my_dataframe.columns)

它是明確的,同時也不是不必要的長。

Vivek answered 2019-01-20T11:00:16Z

1 votes

要快速,整潔,直觀地檢查,請嘗試以下方法:

for col in df.columns:

print col

Joseph True answered 2019-01-20T11:00:38Z

1 votes

這為我們提供了列表中列的名稱:

list(my_dataframe.columns)

另一個名為tolist()的函數也可以使用:

my_dataframe.columns.tolist()

Harikrishna answered 2019-01-20T11:01:06Z

0 votes

此解決方案列出了對象my_dataframe的所有列:

print(list(my_dataframe))

Sunitha G answered 2019-01-20T11:01:28Z

0 votes

list(a_dataframe)

這應該做到!

Tahir Ahmad answered 2019-01-20T11:01:51Z

-1 votes

可以使用索引屬性

df = pd.DataFrame({'col1' : np.random.randn(3), 'col2' : np.random.randn(3)},

index=['a', 'b', 'c'])

Anirudh k v answered 2019-01-20T11:02:13Z

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python dataframe取一列_python - 从pandas DataFrame列标题中获取列表的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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