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
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)。
n = []
for i in my_dataframe.columns:
n.append(i)
print n
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!)
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
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:
list(df)
