DSM的解决方案是有效的，但是如果你想要一个直接等价的方法(df。Columns == name).nonzero()

这个怎么样:

df = DataFrame({"pear": [1,2,3], "apple": [2,3,4], "orange": [3,4,5]})
out = np.argwhere(df.columns.isin(['apple', 'orange'])).ravel()
print(out)
[1 2]

更新:" 0.25.0版后已移除:使用np.asarray(..)或DataFrame.values()代替。

如果你想从列位置获取列名(与OP问题相反)，你可以使用:

>>> df.columns.values()[location]

使用@DSM示例:

>>> df = DataFrame({"pear": [1,2,3], "apple": [2,3,4], "orange": [3,4,5]})

>>> df.columns

Index(['apple', 'orange', 'pear'], dtype='object')

>>> df.columns.values()[1]

'orange'

其他方式:

df.iloc[:,1].name

df.columns[location] #(thanks to @roobie-nuby for pointing that out in comments.) 

DSM的解决方案是有效的，但是如果你想要一个直接等价的方法(df。Columns == name).nonzero()

import random
def char_range(c1, c2):                      # question 7001144
    for c in range(ord(c1), ord(c2)+1):
        yield chr(c)      
df = pd.DataFrame()
for c in char_range('a', 'z'):               
    df[f'{c}'] = random.sample(range(10), 3) # Random Data
rearranged = random.sample(range(26), 26)    # Random Order
df = df.iloc[:, rearranged]
print(df.iloc[:,:15])                        # 15 Col View         

for col in df.columns:             # List of indices and columns
    print(str(df.columns.get_loc(col)) + '\t' + col)

![结果](结果

当列可能存在，也可能不存在时，下面的(来自上面的变体)可以工作。

ix = 'none'
try:
     ix = list(df.columns).index('Col_X')
except ValueError as e:
     ix = None  
     pass

if ix is None:
   # do something