从Pandas DataFrame列标题中获取一个列表

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

>>> 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']

2015-05-28 15:58:05

其他回答

你可以通过以下方式获取值:

list(my_dataframe.columns.values)

你也可以简单地使用(如Ed Chum的回答所示):

list(my_dataframe)

2013-10-20 21:23:07

我做了一些快速测试，也许不出意外，使用datafframe .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

(尽管如此，我仍然非常喜欢这个列表(数据框架)，所以感谢EdChum!)

2014-12-01 20:31:56

有一个内置的方法是性能最好的:

my_dataframe.columns.values.tolist()

.columns返回一个索引，.columns。Values返回一个数组，它有一个辅助函数.tolist返回一个列表。

如果性能对你来说不那么重要，Index对象定义了一个.tolist()方法，你可以直接调用:

my_dataframe.columns.tolist()

性能上的差异是明显的:

%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: