Python Pandas DataFrame.columns

Pandas DataFrame是一个二维的大小可变的、可能是异质的表格数据结构，具有标记的axis（行和列）。算术操作在行和列的标签上对齐。它可以被认为是一个类似于Dict的系列对象的容器。这是Pandas的主要数据结构。

Pandas DataFrame.columns属性返回给定Dataframe的列标签。

语法: DataFrame.columns

参数：无

返回：列名

示例#1：使用DataFrame.columns属性来返回给定Dataframe的列标签。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],
                   'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],
                   'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

输出 :

现在我们将使用DataFrame.columns属性来返回给定数据框架的列标签。

# return the column labels
result = df.columns
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，DataFrame.columns属性已经成功返回了给定数据框架的所有列标签。

示例#2：使用DataFrame.columns属性来返回给定Dataframe的列标签。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1], 
                   "B":[7, 2, 54, 3, None], 
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8], 
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]}) 
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

输出 :

现在我们将使用DataFrame.columns属性来返回给定数据框架的列标签。

# return the column labels
result = df.columns
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，DataFrame.columns属性已经成功返回了给定数据框架的所有列标签。