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 pd
data = {
'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。
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