输出DataFrame 列名

以下是四种获取DataFrame列名的方式：

1. 使用df.columns属性获取列名：

print(df.columns) # 输出：Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

2. 使用list(df)将列名转换为列表：

print(list(df)) # 输出：['a', 'b', 'c', 'd']

3. 使用df.keys方法获取列名（不推荐，无法进行遍历）：

print(df.keys) # 输出：<bound method NDFrame.keys of a b c d>

4. 使用df.keys()方法获取列名（推荐，可以进行遍历）：

print(df.keys()) # 输出：Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

相关问题

怎么输出dataframe列名的数据类型

你可以使用`dtypes`属性来输出DataFrame的每一列的数据类型。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [0.1, 0.2, 0.3]})

# 输出每一列的数据类型
print(df.dtypes)

输出结果为：

A      int64
B     object
C    float64
dtype: object

这表示'A'列是整数类型，'B'列是字符串类型，'C'列是浮点数类型。

pandas 判断DataFrame列名 修改 DataFrame 列名

### 如何检查和修改Pandas DataFrame的列名

#### 检查DataFrame的列名
为了获取`DataFrame`中的所有列名称，可以访问`DataFrame.columns`属性。这会返回一个包含数据框中所有列标签的对象。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2],
    'B': [3, 4]
})

print(df.columns)  # 输出：Index(['A', 'B'], dtype='object')

此操作允许查看当前存在的每一列的名字[^1]。

#### 修改单个或多个列名
当需要更改变量表内的某些特定字段名字时，推荐使用`rename()`方法来完成这项工作。该函数接受映射关系作为参数，即指定哪些旧名称应该被替换成新名称。下面是一个简单的例子：

new_names = {'A': 'Column_A'}
df_renamed = df.rename(columns=new_names)

print(df_renamed.columns)  # 输出：Index(['Column_A', 'B'], dtype='object')

这里展示了如何利用字典形式定义替换规则，并将其应用于整个表格结构之中[^2]。

如果想要一次性更改所有的列名，则可以通过创建一个新的列表并赋值给`dataframe.columns`实现快速批量更新；不过这种方法缺乏灵活性，在只调整部分项的情况下不太适用[^4]。

对于更加复杂的场景下，比如基于某种模式自动转换大量相似命名方式的情况，还可以考虑构建自定义逻辑来进行动态处理。