Как получить имена столбцов в pandas (3 метода)

Вы можете использовать следующие методы для получения имен столбцов в DataFrame pandas:

Способ 1: получить имена всех столбцов

 list (df)

Способ 2: получить имена столбцов в алфавитном порядке

 sorted (df)

Способ 3. Получите имена столбцов с определенным типом данных

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

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод со следующим DataFrame pandas:

 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

Пример 1. Получите имена всех столбцов

Самый простой способ получить имена всех столбцов в DataFrame pandas — использовать list() следующим образом:

 #get all column names
list (df)

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

Результатом является список, содержащий имена четырех столбцов DataFrame pandas.

Пример 2. Получение имен столбцов в алфавитном порядке

Чтобы получить имена столбцов в DataFrame pandas в алфавитном порядке, вы можете использовать функцию sorted() следующим образом:

 #get column names in alphabetical order
sorted (df)

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

Результатом является список, содержащий имена четырех столбцов DataFrame pandas, перечисленных в алфавитном порядке.

Вы также можете использовать аргументverse=True , чтобы получить имена столбцов в обратном алфавитном порядке:

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

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

Пример 3. Получение имен столбцов с определенным типом данных

Вы можете использовать следующий синтаксис для отображения типа данных каждого столбца в DataFrame:

 #view data type of each column
df. dtypes

team object
int64 dots
assists int64
playoffs bool
dtype:object

Затем вы можете использовать функцию select_dtypes() , чтобы получить только имена столбцов с определенным типом данных.

Например, мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы получить только имена столбцов, которые имеют тип данных int64 или bool :

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

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

Результатом является список имен столбцов, имеющих тип данных int64 или bool .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Pandas: как переименовывать столбцы
Pandas: как установить столбец в качестве индекса
Pandas: получить индекс строк, столбец которых соответствует значению