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
DataFrame遵循类似字典的约定，即遍历对象的“键”。
my_dataframe.keys()
创建一个键/列列表-对象方法to_list()和Pythonic方法:
my_dataframe.keys().to_list()
list(my_dataframe.keys())
DataFrame的基本迭代返回列标签:
[column for column in my_dataframe]
不要将DataFrame转换为列表，只是为了获得列标签。在寻找方便的代码示例时，不要停止思考。
xlarge = pd.DataFrame(np.arange(100000000).reshape(10000,10000))
list(xlarge) # Compute time and memory consumption depend on dataframe size - O(N)
list(xlarge.keys()) # Constant time operation - O(1)
其他回答
n = []
for i in my_dataframe.columns:
n.append(i)
print n
在笔记本上
对于IPython笔记本中的数据探索，我的首选方法是:
sorted(df)
这将产生一个易于阅读的字母顺序列表。
在代码存储库中
在代码中，我发现它更明确
df.columns
因为它告诉其他阅读你代码的人你在做什么。
为了快速，简洁，直观的检查，试试这个:
for col in df.columns:
print col
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。
>>> 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']
