我想从Pandas DataFrame中获得列标题的列表。DataFrame将来自用户输入，所以我不知道有多少列或它们将被称为什么。
例如，如果我有一个这样的数据帧:
>>> 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']
当前回答
正如Simeon Visser的回答，你可以这样做
list(my_dataframe.columns.values)
or
list(my_dataframe) # For less typing.
但我认为最完美的地方是:
list(my_dataframe.columns)
它是明确的，同时不是不必要的长。
其他回答
>>> list(my_dataframe)
['y', 'gdp', 'cap']
要在调试器模式下列出数据帧的列，使用列表理解式:
>>> [c for c in my_dataframe]
['y', 'gdp', 'cap']
顺便说一下，你可以简单地使用sorted:
>>> sorted(my_dataframe)
['cap', 'gdp', 'y']
它可以作为my_datafframe。columns。
这是达到目标最简单的方法。
my_dataframe.columns.values.tolist ()
如果你很懒，试试这个>
列表（my_dataframe）
我觉得这个问题值得再解释一下。
正如fixxer所指出的，答案取决于您在项目中使用的Pandas版本。这可以通过pd得到。__version__命令。
如果你出于某种原因像我一样(在Debian 8 (Jessie)上我使用0.14.1)使用比0.16.0更老的Pandas版本，那么你需要使用:
df.keys().tolist()因为没有任何df.keys。Columns方法尚未实现。
这个keys方法的优点是，它甚至可以在更新版本的Pandas中工作，因此更加通用。
这很有趣，但df.columns.values.tolist()几乎比df.columns.tolist()快三倍，但我认为它们是相同的:
In [97]: %timeit df.columns.values.tolist()
100000 loops, best of 3: 2.97 µs per loop
In [98]: %timeit df.columns.tolist()
10000 loops, best of 3: 9.67 µs per loop
