<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para obter nomes de colunas em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: obtenha todos os nomes de colunas<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: obtenha os nomes das colunas em ordem alfab\u00e9tica<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 3: obter nomes de colunas com um tipo de dados espec\u00edfico<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n A maneira mais f\u00e1cil de obter todos os nomes de colunas em um DataFrame do pandas \u00e9 usar list()<\/strong> da seguinte forma:<\/span><\/span><\/p>\n O resultado \u00e9 uma lista contendo os quatro nomes de colunas do DataFrame do pandas.<\/span><\/span><\/p>\n Para obter os nomes das colunas em um DataFrame do pandas em ordem alfab\u00e9tica, voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o sorted()<\/strong> da seguinte forma:<\/span><\/p>\n O resultado \u00e9 uma lista contendo os quatro nomes de colunas do DataFrame do pandas listados em ordem alfab\u00e9tica.<\/span><\/p>\n Voc\u00ea tamb\u00e9m pode usar o argumento reverse=True<\/strong> para obter os nomes das colunas em ordem alfab\u00e9tica reversa:<\/span><\/p>\n Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para exibir o tipo de dados de cada coluna no DataFrame:<\/span><\/span><\/p>\n Voc\u00ea pode ent\u00e3o usar a fun\u00e7\u00e3o select_dtypes()<\/strong> para obter apenas os nomes das colunas com um tipo de dados espec\u00edfico.<\/span><\/p>\n Por exemplo, podemos usar a seguinte sintaxe para obter apenas nomes de colunas que possuem um tipo de dados int64<\/strong> ou bool<\/strong> :<\/span><\/p>\n O resultado \u00e9 uma lista de nomes de colunas com tipo de dados int64<\/strong> ou bool<\/strong> .<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Pandas: como renomear colunas<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para obter nomes de colunas em um DataFrame do pandas: M\u00e9todo 1: obtenha todos os nomes de colunas list (df) M\u00e9todo 2: obtenha os nomes das colunas em ordem alfab\u00e9tica sorted (df) M\u00e9todo 3: obter nomes de colunas com um tipo de dados espec\u00edfico list ( df.select_dtypes (include=[‘ int64 […]<\/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-3775","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n list<\/span> (df)<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n sorted<\/span> (df)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n list<\/span> ( df.select_dtypes<\/span> (include=[' int64<\/span> ', ' bool<\/span> ']))<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],\n ' playoffs<\/span> ': [True, False, False, True, True, True]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists playoffs\n0 A 18 5 True\n1 B 22 7 False\n2 C 19 7 False\n3 D 14 9 True\n4 E 14 12 True\n5 F 11 9 True\n<\/b><\/pre>\n Exemplo 1: Obtenha todos os nomes de colunas<\/strong><\/span><\/h2>\n
#get all column names<\/span>\nlist<\/span> (df)\n\n['team', 'points', 'assists', 'playoffs']\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Exemplo 2: Obtenha os nomes das colunas em ordem alfab\u00e9tica<\/strong><\/span><\/h2>\n
#get column names in alphabetical order<\/span>\nsorted<\/span> (df)\n\n['assists', 'playoffs', 'points', 'team']\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #get column names in reverse alphabetical order<\/span>\nsorted<\/span> (df, reverse= True<\/span> )\n\n['team', 'points', 'playoffs', 'assists']<\/span><\/span><\/strong>\n<\/pre>\n Exemplo 3: Obtenha nomes de colunas com um tipo de dados espec\u00edfico<\/strong><\/span><\/h2>\n
#view data type of each column<\/span>\ndf. dtypes<\/span>\n\nteam object\nint64 dots\nassists int64\nplayoffs bool\ndtype:object\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #get all columns that have data type of int64 or bool<\/span>\nlist<\/span> ( df.select_dtypes<\/span> (include=[' int64<\/span> ', ' bool<\/span> ']))\n\n['points', 'assists', 'playoffs']<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: Como definir uma coluna como \u00edndice<\/a>
Pandas: obt\u00e9m o \u00edndice de linhas cuja coluna corresponde ao valor<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"