pandas使用详细教程pandasDataFramekeys的使用小结pa

Pandas2.2 DataFrame

技巧	描述
DataFrame.head([n])	用于返回 DataFrame 的前几行
DataFrame.at	快速访问和修改 DataFrame 中单个值的技巧
DataFrame.iat	快速访问和修改 DataFrame 中单个值的技巧
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()技巧返回 DataFrame 的列名，类似于字典的键。这个技巧返回一个Index对象，其中包含 DataFrame 的所有列名。

keys = DataFrame.keys()l

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

使用keys()技巧获取 DataFrame 的列名：

keys = df.keys()print(keys)

输出：

Index([&039;A&039;, &039;B&039;, &039;C&039;], dtype=&039;object&039;)

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：

[&039;A&039;, &039;B&039;, &039;C&039;]

使用keys()技巧遍历 DataFrame 的列名：

for column_name in df.keys(): print(column_name)

输出：

A
B
C

pandas.DataFrame.keys()技巧返回 DataFrame 的列名，以Index对象的形式。这个技巧类似于字典的keys()技巧，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。

到此这篇关于pandas DataFrame keys的使用的文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame keys内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

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