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
如果DataFrame碰巧有一个Index或MultiIndex，你也想把它们包括在列名中:
names = list(filter(None, df.index.names + df.columns.values.tolist()))
它避免调用reset_index()，因为对于这样一个简单的操作，reset_index()会造成不必要的性能损失。
我经常遇到这种情况，因为我从数据库中穿梭数据，其中dataframe索引映射到一个主键/唯一键，但对我来说实际上只是另一个“列”。对于熊猫来说，有一个内置的方法可能是有意义的(完全有可能我错过了它)。
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']
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。
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)
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）
最简单的选择是: List (my_datafframe .columns)或my_datafframe .columns.tolist()
不需要上面复杂的东西:)
