pandas获取字段名称

要获取pandas数据框的字段名称，可以使用以下几种方法：

1. 通过`columns`字段获取，返回一个numpy型的array。例如：`fields = df.columns.values`，可以打印出字段名称数组：`['品牌', '价格', '好评数']`。
2. 可以直接使用`list`关键字，将数据框转换为列表。例如：`fields = list(df)`，可以打印出字段名称列表：`['品牌', '价格', '好评数']`。
3. 可以使用`tolist()`方法或`list(array)`将字段名称转换为列表。例如：`fields = df.columns.tolist()`，可以打印出字段名称列表：`['品牌', '价格', '好评数']`。
4. 可以使用链表推导式来获取字段名称。例如：`fields = [column for column in df]`，可以打印出字段名称列表：`['品牌', '价格', '好评数']`。

综上所述，以上是几种通过pandas获取字段名称的方法。你可以根据自己的需求选择其中一种方法来获取字段名称。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

在用python的pandas库读取Excel文件的数据，筛选有效字段时，统一字段名称和顺序时，如果某个字段的字段名是'column1','column2','column3','column4'中的其中一种，这个字段就可以作为有效字段

好的，如果需要筛选的字段名是固定的几种，可以使用pandas的filter函数来完成。

例如：

import pandas as pd

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 筛选有效字段
valid_columns = df.filter(items=['column1', 'column2', 'column3', 'column4']).columns.tolist()
df = df[valid_columns]

# 统一字段名称和顺序
df = df.rename(columns={'column1': 'columnA', 'column2': 'columnB', 'column3': 'columnC', 'column4': 'columnD'})

在这个例子中，使用filter函数筛选出有效字段，然后使用tolist()函数将筛选结果转换为列表形式，最后使用columns属性获取到DataFrame中的所有列，并将其转换为列表形式。这样就可以在筛选有效字段时方便地扩展和修改字段名。

请使用pandas读取数据集challenge.csv请提取该数据集的字段名称，将结果存为cols，并将cols存为列表格式请获取给定数据的字段和样本数量，将结果分别存为col_num和sam_num请获取该数据集的前五行记录，将最后的DataFrame存为five_data请删除该数据集中的字段PassengerId, Ticket, 将最终的DataFrame存为new_data，并查看new_data的最后3行数据，保存到three_data打印变量cols，col_num，sam_num，five_data的前三列，three_data的列名请针对字段Embarked, 使用该字段的众数对其缺失值进行填充，该操作基于原数据集，并打印填充部分对应的Embarked请针对字段Age, 使用该字段的均值对其缺失值进行填充，该操作基于原数据集，并打印填充部分前三行对应的Age基于原数据集，由于字段Cabin包含的缺失值过多，请删除该字段，并用info展示数据集的详细信息【输入形式】【输出形式】【样例输入】【样例输出】【样例说明】【评分标准】import pandas as pdimport numpy as npdef main():

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
data = pd.read_csv('challenge.csv')

# 提取字段名称
cols = list(data.columns)

# 获取数据集的字段和样本数量
col_num = len(cols)
sam_num = len(data)

# 获取前五行记录
five_data = data.head()

# 删除指定字段
new_data = data.drop(['PassengerId', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1)

# 查看删除后的数据集最后3行
three_data = new_data.tail(3)

# 打印结果
print(cols)
print(col_num)
print(sam_num)
print(five_data.iloc[:, :3])
print(three_data.columns)

# 使用字段Embarked的众数对其缺失值进行填充
mode = new_data['Embarked'].mode()[0]
new_data['Embarked'].fillna(mode, inplace=True)
print(new_data.loc[new_data['Embarked'].isnull(), 'Embarked'])

# 使用字段Age的均值对其缺失值进行填充
mean = new_data['Age'].mean()
new_data['Age'].fillna(mean, inplace=True)
print(new_data.loc[new_data['Age'].isnull()].head(3))

# 展示数据集信息
new_data.info()