使用列表理解遍历pandas数据帧中的列

在Python中，可以使用列表理解（List Comprehension）来遍历pandas数据帧（DataFrame）中的列。列表理解是一种简洁的语法，可以快速生成列表。

下面是使用列表理解遍历pandas数据帧中的列的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用列表理解遍历数据帧中的列
columns = [col for col in df]

# 打印结果
print(columns)

输出结果为：

['Name', 'Age', 'City']

在上述代码中，首先导入了pandas库，并创建了一个示例数据帧df。然后使用列表理解遍历数据帧中的列，将每个列名存储在列表columns中。最后打印出列表columns的内容，即数据帧中的所有列名。

使用列表理解遍历pandas数据帧中的列可以方便地获取数据帧的列名，进而进行后续的数据处理、分析或可视化等操作。

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