dataframe的字段名保存为list

可以使用pandas库中的`columns`属性来获取dataframe的字段名列表，示例如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取字段名列表
columns_list = df.columns.tolist()

print(columns_list)

其中，`columns`属性返回的是一个`Index`对象，可以使用`tolist()`方法将其转换为列表。

相关问题

python的dataframe批量修改字段名

要批量修改Python中DataFrame的字段名，可以使用Pandas库提供的rename()函数。这个函数可以接受一个字典参数，其中键是原始字段名，值是新的字段名。通过将所有需要修改的字段名及其对应的新名称组织成字典，然后传递给rename()函数，就可以实现批量修改字段名的操作。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9})

# 创建一个字段名字典，将需要修改的字段名及其新名称组织起来
new_names = {'A': 'Column1', 'B': 'Column2', 'C': 'Column3'}

# 使用rename()函数批量修改字段名
df = df.rename(columns=new_names)

在这个示例中，我们首先创建了一个示例DataFrame。然后，创建了一个字段名字典`new_names`，其中包含了需要修改的字段名及其新名称。最后，我们使用`rename()`函数将字段名字典传递给DataFrame来批量修改字段名。修改后的DataFrame将赋值给原始的DataFrame，以更新字段名。

需要注意的是，`rename()`函数是返回一个修改后的副本，并不会修改原始的DataFrame。如果想要在原地修改字段名，可以使用`inplace=True`参数，如下所示：

df.rename(columns=new_names, inplace=True)

这样就可以直接在原始的DataFrame上进行字段名的批量修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [chatgpt赋能python：Python修改字段名的实用技能](https://blog.csdn.net/suimodina/article/details/130980377)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

Python中如何查询dataframe中某一列的字段名

可以使用DataFrame对象的columns属性来获取所有列的字段名，然后从中筛选出需要查询的列的字段名。例如，假设需要查询名为“column_name”的列的字段名，则可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6], 'column3': [7, 8, 9]})

# 获取所有列的字段名
all_columns = df.columns.tolist()

# 查找名为“column_name”的列的字段名
if 'column_name' in all_columns:
    column_name_index = all_columns.index('column_name')
    print(f"字段名为'column_name'的列的索引是{column_name_index}")
else:
    print("未找到名为'column_name'的列")

以上代码首先创建了一个示例DataFrame，然后使用DataFrame对象的columns属性获取了所有列的字段名。接着使用列表的index方法查找字段名为“column_name”的列的索引，如果找到则输出索引值，否则输出未找到的提示信息。