<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar um dos quatro m\u00e9todos a seguir para listar todos os nomes de colunas em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: usando ganchos<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: use tolist()<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 3: use lista()<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 4: use list() com valores de coluna<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada um desses m\u00e9todos com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como listar todos os nomes de colunas em um DataFrame do pandas usando colchetes:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como listar todos os nomes de colunas usando a fun\u00e7\u00e3o .tolist()<\/strong> :<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como listar todos os nomes de colunas usando a fun\u00e7\u00e3o list()<\/strong> :<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como listar todos os nomes de colunas usando a fun\u00e7\u00e3o list()<\/strong> com valores de coluna:<\/span><\/p>\n Observe que todos os quatro m\u00e9todos retornam os mesmos resultados.<\/span><\/p>\n Observe que para DataFrames extremamente grandes, o m\u00e9todo df.columns.values.tolist()<\/strong> tende a ser o mais r\u00e1pido.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como executar outras fun\u00e7\u00f5es comuns com as colunas de um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Como deletar colunas no Pandas<\/a> Voc\u00ea pode usar um dos quatro m\u00e9todos a seguir para listar todos os nomes de colunas em um DataFrame do pandas: M\u00e9todo 1: usando ganchos [column for column in df] M\u00e9todo 2: use tolist() df. columns . values . tolist () M\u00e9todo 3: use lista() list(df) M\u00e9todo 4: use list() com valores de coluna list(df. […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2022","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n [column for<\/span> column in<\/span> df]\n<\/strong><\/pre>\n df. columns<\/span> . values<\/span> . tolist<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n list(df)<\/b><\/pre>\n
list(df. columns<\/span> . values<\/span> )<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n<\/span><\/span>\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5],\n ' blocks<\/span> ': [6, 6, 3, 2, 7, 9]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tpoints assists rebounds blocks\n0 25 5 11 6\n1 12 7 8 6\n2 15 7 10 3\n3 14 9 6 2\n4 19 12 6 7\n5 23 9 5 9\n<\/strong><\/pre>\n M\u00e9todo 1: usando ganchos<\/strong><\/span><\/h3>\n
[column for<\/span> column in<\/span> df]\n\n['points', 'assists', 'rebounds', 'blocks']\n<\/strong><\/pre>\n M\u00e9todo 2: use tolist()<\/strong><\/span><\/h3>\n
df. columns<\/span> . values<\/span> . tolist<\/span> ()\n\n['points', 'assists', 'rebounds', 'blocks'] \n<\/strong><\/pre>\n M\u00e9todo 3: use lista()<\/span><\/strong><\/h3>\n
list(df)\n\n['points', 'assists', 'rebounds', 'blocks']<\/span> \n<\/span><\/strong><\/pre>\n M\u00e9todo 4: use list() com valores de coluna<\/span><\/strong><\/h3>\n
list(df. columns<\/span> . values<\/span> )\n\n['points', 'assists', 'rebounds', 'blocks']<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como excluir colunas no Pandas<\/a>
Como aplicar uma fun\u00e7\u00e3o a colunas selecionadas no Pandas<\/a>
Como alterar a ordem das colunas no Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"