Pandas2.2 DataFrame
Indexing, iteration
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.head([n]) | 用于返回 DataFrame 的前几行 |
| DataFrame.at | 快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法 |
| DataFrame.iat | 快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法 |
| DataFrame.loc | 用于基于标签（行标签和列标签）来访问和修改 DataFrame 中的数据 |
| DataFrame.iloc | 用于基于整数位置（行号和列号）来访问和修改 DataFrame 中的数据 |
| DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) | 用于在 DataFrame 的指定位置插入一个新的列 |
| DataFrame.iter() | 用于迭代 DataFrame 的列名 |
| DataFrame.items() | 用于迭代 DataFrame 的列名和列数据 |
| DataFrame.keys() | 返回 DataFrame 的列名 |
pandas.DataFrame.keys()
pandas.DataFrame.keys() 方法返回 DataFrame 的列名，类似于字典的键。这个方法返回一个 Index 对象，其中包含 DataFrame 的所有列名。
语法
keys = DataFrame.keys()l
示例
假设我们有一个 DataFrame 如下：
import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
}df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出：
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
获取列名
使用 keys() 方法获取 DataFrame 的列名：
keys = df.keys()
print(keys)
输出：
Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')
将列名转换为列表
将 Index 对象转换为列表以便进一步处理：
keys_list = df.keys().tolist()
print(keys_list)
输出：
['A', 'B', 'C']
遍历列名
使用 keys() 方法遍历 DataFrame 的列名：
for column_name in df.keys():print(column_name)
输出：
A
B
C
总结
pandas.DataFrame.keys() 方法返回 DataFrame 的列名，以 Index 对象的形式。这个方法类似于字典的 keys() 方法，方便你获取和处理 DataFrame 的列名。你可以将返回的 Index 对象转换为列表或其他数据结构，以便进行进一步的操作。
