Pandas2.2 DataFrame
Indexing, iteration
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.head([n]) | 用于返回 DataFrame 的前幾行 |
| DataFrame.at | 快速訪問和修改 DataFrame 中單個值的方法 |
| DataFrame.iat | 快速訪問和修改 DataFrame 中單個值的方法 |
| DataFrame.loc | 用于基于標簽（行標簽和列標簽）來訪問和修改 DataFrame 中的數據 |
| DataFrame.iloc | 用于基于整數位置（行號和列號）來訪問和修改 DataFrame 中的數據 |
| DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) | 用于在 DataFrame 的指定位置插入一個新的列 |
| DataFrame.iter() | 用于迭代 DataFrame 的列名 |
| DataFrame.items() | 用于迭代 DataFrame 的列名和列數據 |
| DataFrame.keys() | 返回 DataFrame 的列名 |
pandas.DataFrame.keys()
pandas.DataFrame.keys() 方法返回 DataFrame 的列名，類似于字典的鍵。這個方法返回一個 Index 對象，其中包含 DataFrame 的所有列名。
語法
keys = DataFrame.keys()l
示例
假設我們有一個 DataFrame 如下：
import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
}df = pd.DataFrame(data)
print(df)
輸出：
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
獲取列名
使用 keys() 方法獲取 DataFrame 的列名：
keys = df.keys()
print(keys)
輸出：
Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')
將列名轉換為列表
將 Index 對象轉換為列表以便進一步處理：
keys_list = df.keys().tolist()
print(keys_list)
輸出：
['A', 'B', 'C']
遍歷列名
使用 keys() 方法遍歷 DataFrame 的列名：
for column_name in df.keys():print(column_name)
輸出：
A
B
C
總結
pandas.DataFrame.keys() 方法返回 DataFrame 的列名，以 Index 對象的形式。這個方法類似于字典的 keys() 方法，方便你獲取和處理 DataFrame 的列名。你可以將返回的 Index 對象轉換為列表或其他數據結構，以便進行進一步的操作。
