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
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）
其他回答
n = []
for i in my_dataframe.columns:
n.append(i)
print n
>>> 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']
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
即使之前提供的解决方案很好，我也希望像frame.column_names()这样的东西是Pandas中的一个函数，但由于它不是，也许使用下面的语法会很好。通过调用"tolist"函数，它以某种方式保留了您正在以正确的方式使用pandas的感觉:
frame.columns.tolist()
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)。
