Pandas에서 열 이름을 얻는 방법(3가지 방법)

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에서 열 이름을 가져올 수 있습니다.

방법 1: 모든 열 이름 가져오기

 list (df)

방법 2: 열 이름을 알파벳순으로 가져오기

 sorted (df)

방법 3: 특정 데이터 유형의 열 이름 가져오기

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

다음 예에서는 다음 Pandas DataFrame에서 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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

예시 1: 모든 열 이름 가져오기

Pandas DataFrame에서 모든 열 이름을 가져오는 가장 쉬운 방법은 다음과 같이 list()를 사용하는 것입니다.

 #get all column names
list (df)

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

결과는 pandas DataFrame의 4개 열 이름을 포함하는 목록입니다.

예 2: 열 이름을 알파벳순으로 가져오기

Pandas DataFrame의 열 이름을 알파벳순으로 가져오려면 다음과 같이 sorted() 함수를 사용할 수 있습니다.

 #get column names in alphabetical order
sorted (df)

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

결과는 알파벳 순서로 나열된 pandas DataFrame의 4개 열 이름을 포함하는 목록입니다.

reverse=True 인수를 사용하여 열 이름을 알파벳 역순으로 가져올 수도 있습니다.

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

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

예시 3: 특정 데이터 유형의 열 이름 가져오기

다음 구문을 사용하여 DataFrame의 각 열의 데이터 유형을 표시할 수 있습니다.

 #view data type of each column
df. dtypes

team object
int64 dots
assists int64
playoffs bool
dtype:object

그런 다음 select_dtypes() 함수를 사용하여 특정 데이터 유형의 열 이름만 가져올 수 있습니다.

예를 들어 다음 구문을 사용하여 int64 또는 bool 데이터 유형의 열 이름만 가져올 수 있습니다.

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

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

결과는 int64 또는 bool 데이터 유형을 갖는 열 이름 목록입니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

팬더: 열 이름을 바꾸는 방법
Pandas: 열을 인덱스로 설정하는 방법
Pandas: 열이 값과 일치하는 행의 인덱스 가져오기