从Pandas DataFrame列标题获取列表
从Pandas DataFrame列标题获取列表
提问于 2013-10-21 05:18:38
我想从Pandas DataFrame获取列标题的列表。DataFrame将来自用户输入，因此我不知道将有多少列或它们将被称为什么。
例如，如果给我一个这样的DataFrame：
>>> my_dataframe
y gdp cap
0 1 2 5
1 2 3 9
2 8 7 2
3 3 4 7
4 6 7 7
5 4 8 3
6 8 2 8
7 9 9 10
8 6 6 4
9 10 10 7我会得到一个这样的列表：
>>> header_list
['y', 'gdp', 'cap']回答 18
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-10-21 05:23:07
您可以通过执行以下操作来获取列表形式的值：
list(my_dataframe.columns.values)您也可以简单地使用(如Ed Chum's answer中所示)：
list(my_dataframe)Stack Overflow用户
发布于 2013-10-21 06:25:16
有一个内置的方法是性能最好的：
my_dataframe.columns.values.tolist().columns返回一个Index，.columns.values返回一个数组，它有一个辅助函数.tolist来返回列表。
如果性能对您来说不是那么重要，那么Index对象定义一个您可以直接调用的.tolist()方法：
my_dataframe.columns.tolist()性能上的差异是显而易见的：
%timeit df.columns.tolist()
16.7 µs ± 317 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
%timeit df.columns.values.tolist()
1.24 µs ± 12.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)对于那些讨厌打字的人，你可以在df上调用list，如下所示：
list(df)Stack Overflow用户
发布于 2014-12-02 04:31:57
我做了一些快速测试，也许并不奇怪，使用dataframe.columns.values.tolist()的内置版本是最快的：
In [1]: %timeit [column for column in df]
1000 loops, best of 3: 81.6 µs per loop
In [2]: %timeit df.columns.values.tolist()
10000 loops, best of 3: 16.1 µs per loop
In [3]: %timeit list(df)
10000 loops, best of 3: 44.9 µs per loop
In [4]: % timeit list(df.columns.values)
10000 loops, best of 3: 38.4 µs per loop(不过，我还是很喜欢list(dataframe)，所以thanks EdChum!)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/19482970
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