python中columns是什么意思_Python Pandas DataFrame.columns用法及代码示例

2024-05-12 21:25:40

Pandas DataFrame是带有标签轴(行和列)的二维大小可变的，可能是异构的表格数据结构。算术运算在行和列标签上对齐。可以将其视为Series对象的dict-like容器。这是 Pandas 的主要数据结构。

Pandas DataFrame.columns属性返回给定Dataframe的列标签。

用法： DataFrame.columns

参数：没有

返回：列名

范例1：采用DataFrame.columns属性以返回给定Dataframe的列标签。

# importing pandas as pd

import pandas as pd

# Creating the DataFrame

df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],

'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],

'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})

# Create the index

index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']

# Set the index

df.index = index_

# Print the DataFrame

print(df)

输出：

现在我们将使用DataFrame.columns属性以返回给定 DataFrame 的列标签。

# return the column labels

result = df.columns

# Print the result

print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，DataFrame.columns属性已成功返回给定 DataFrame 的所有列标签。

范例2：采用DataFrame.columns属性以返回给定Dataframe的列标签。

# importing pandas as pd

import pandas as pd

# Creating the DataFrame

df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],

"B":[7, 2, 54, 3, None],

"C":[20, 16, 11, 3, 8],

"D":[14, 3, None, 2, 6]})

# Create the index

index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']

# Set the index

df.index = index_

# Print the DataFrame

print(df)

输出：

现在我们将使用DataFrame.columns属性以返回给定 DataFrame 的列标签。

# return the column labels

result = df.columns

# Print the result

print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，DataFrame.columns属性已成功返回给定 DataFrame 的所有列标签。

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