如何在 pandas 中获取列名（3 种方法）

您可以使用以下方法获取 pandas DataFrame 中的列名称：

方法一：获取所有列名

 list (df)

方法2：按字母顺序获取列名

 sorted (df)

方法三：获取特定数据类型的列名

 list ( df.select_dtypes (include=[' int64 ', ' bool ']))

以下示例展示了如何将每种方法与以下 pandas DataFrame 一起使用：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   ' playoffs ': [True, False, False, True, True, True]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists playoffs
0 A 18 5 True
1 B 22 7 False
2 C 19 7 False
3 D 14 9 True
4 E 14 12 True
5 F 11 9 True

示例1：获取所有列名

获取 pandas DataFrame 中所有列名称的最简单方法是使用list() ，如下所示：

 #get all column names
list (df)

['team', 'points', 'assists', 'playoffs']

结果是一个包含 pandas DataFrame 的四个列名称的列表。

示例 2：按字母顺序获取列名称

要按字母顺序获取 pandas DataFrame 中的列名称，可以使用排序（）函数，如下所示：

 #get column names in alphabetical order
sorted (df)

['assists', 'playoffs', 'points', 'team']

结果是一个列表，其中包含按字母顺序列出的 pandas DataFrame 的四个列名称。

您还可以使用reverse=True参数以相反的字母顺序获取列名称：

 #get column names in reverse alphabetical order
sorted (df, reverse= True )

['team', 'points', 'playoffs', 'assists']

示例 3：获取具有特定数据类型的列名

您可以使用以下语法来显示 DataFrame 中每列的数据类型：

 #view data type of each column
df. dtypes

team object
int64 dots
assists int64
playoffs bool
dtype:object

然后，您可以使用select_dtypes()函数仅获取具有特定数据类型的列名。

例如，我们可以使用以下语法来仅获取具有int64或bool数据类型的列名：

 #get all columns that have data type of int64 or bool
list ( df.select_dtypes (include=[' int64 ', ' bool ']))

['points', 'assists', 'playoffs']

结果是具有int64或bool数据类型的列名称列表。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见操作：

Pandas：如何重命名列
Pandas：如何将列设置为索引
Pandas：获取列与值匹配的行的索引