如何在DataFrame中获得列和行的名称

在分析实际数据集时，这些数据集的大小往往非常巨大，我们可能需要获得行或索引名称和列的名称，以便执行某些操作。

在Pandas数据框架中获取行名

首先，让我们用nba.csv创建一个简单的数据框架

# Import pandas package
import pandas as pd
   
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
   
# calling head() method 
# storing in new variable
data_top = data.head(10)
   
# display
data_top

输出:

现在，让我们试着从上述数据集中获取行名。

方法#1：简单地迭代索引

# Import pandas package
import pandas as pd
   
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
 
# calling head() method 
# storing in new variable
data_top = data.head()
   
# iterating the columns
for row in data_top.index:
    print(row, end = " ")

输出:

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 

方法#2：使用带有数据框架对象的行

# Import pandas package
import pandas as pd
   
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
 
# calling head() method 
# storing in new variable
data_top = data.head()
   
# list(data_top) or
list(data_top.index)

输出:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

方法#3： index.values方法返回一个数组的索引。

# Import pandas package
import pandas as pd
   
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
 
# calling head() method 
# storing in new variable
data_top = data.head()
   
list(data_top.index.values)

输出:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

方法#4：使用tolist()方法，给定索引列表的值。

# Import pandas package
import pandas as pd
   
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
 
# calling head() method 
# storing in new variable
data_top = data.head()
   
list(data_top.index.values.tolist())

输出:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

方法#5：计算数据框架中的行数。
由于我们使用head()方法只加载了数据框架最上面的10行，让我们先验证一下总的行数。

# iterate the indices and print each one
for row in data.index:
    print(row, end = " ")

输出:

现在，让我们打印一下索引的总计数。

# Import pandas package
import pandas as pd
   
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
 
row_count = 0
 
# iterating over indices
for col in data.index:
    row_count += 1
 
# print the row count
print(row_count)

输出:

458

在Pandas数据框架中获取列名

现在让我们试着从nba.csv数据集中获取列名。
方法#1：简单地在列上进行迭代

# Import pandas package
import pandas as pd
   
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
 
# iterating the columns
for col in data.columns:
    print(col)

输出:

方法#2：使用数据框架对象的列

# Import pandas package
import pandas as pd
   
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
   
# list(data) or
list(data.columns)

输出:

方法#3： column.values方法返回一个索引数组。

# Import pandas package
import pandas as pd
   
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
   
list(data.columns.values)

输出:

方法#4：使用tolist()方法，用给定的列的值来计算。

# Import pandas package
import pandas as pd
   
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
   
list(data.columns.values.tolist())

输出:

方法#5：使用sorted()方法
Sorted()方法将返回按字母顺序排序的列列表。

# Import pandas package
import pandas as pd
   
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
   
# using sorted() method
sorted(data)

输出: