pandas df.columns.values

在 Pandas 中，`df.columns.values` 是一个属性，用于获取 DataFrame 的列标签（列名）并返回一个 NumPy 数组。这个属性返回的是一个一维数组，其中包含 DataFrame 的所有列标签。

下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

columns_array = df.columns.values
print(columns_array)

输出结果将是：

['A' 'B' 'C']

你可以通过访问 `df.columns.values` 来获取 DataFrame 的列标签，并将其作为一个 NumPy 数组来处理。

相关问题

netizens = df.iloc[:, 0].values.tolist() words = df.columns[1:].values.tolist()代码解释

这是 Python 代码，其中使用了 pandas 库来操作数据框（DataFrame）对象。

假设 df 是一个数据框对象，其中第一列是名为 "netizens" 的列，后面的列是单词列，表示每个网民所使用的单词。这个代码片段的作用是将 "netizens" 列和单词列分别提取出来，并转化为 Python 列表对象。

具体来说，代码中的 `df.iloc[:, 0]` 表示提取 df 的所有行（`:`）和第 0 列（`0`），即 "netizens" 列；`.values` 表示将数据框转化为 numpy 数组；`.tolist()` 表示将 numpy 数组转化为 Python 列表，最终得到的是一个名为 `netizens` 的列表，包含了所有网民的名字。

代码中的 `df.columns[1:]` 表示提取 df 的所有行（`:`）和从第 1 列开始（`1:`）的所有列，即单词列；`.values` 和 `.tolist()` 的作用同上，最终得到的是一个名为 `words` 的列表，包含了所有单词。

def remove_duplicate_columns(df): df2=df.copy() for i in range(df.shape[1]): for n in range(i+1,df.shape[1]): if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==False: continue if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==True: del df2[df.columns[i]] return df2 what is wrong with my codes in order to Write a function named remove_duplicate_columns to find the duplicate columns (all values are the same) of a given Pandas DataFrame (all column names are different) and remove the duplicated columns (keep the one that first appears in the DataFrame). The input for the function is a Pandas Dataframe and the output should be a new DataFrame with the duplicate columns removed. For example, if df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [5, 8, 6], 'col3': [7, 9, 8], 'col4': [5, 8, 6]}) then remove_duplicate_columns(df) should return pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [5, 8, 6], 'col3': [7, 9, 8]), because 'col4' has the same elements as 'col2'. Note that the input should not be modified. (hint: dataframe1.equals(dataframe2) can be used to test whether two dataframes (dataframe1 and dataframe2) contain the same elements).

There are a couple of issues with your code:

1. In the line `if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==False:`, you are comparing the values of two columns, but you are wrapping one of them in a list. You should remove the square brackets around `df.columns[n]`.

2. You are deleting columns from `df2` inside the loop, which can cause problems with the indexing. It's better to create a list of columns to delete and then delete them outside the loop.

Here is a corrected version of your code:

def remove_duplicate_columns(df):
    df2 = df.copy()
    columns_to_delete = []
    for i in range(df.shape[1]):
        for n in range(i+1,df.shape[1]):
            if df[df.columns[i]].equals(df[df.columns[n]]) == True:
                columns_to_delete.append(df.columns[n])
    df2 = df2.drop(columns_to_delete, axis=1)
    return df2

This function should work correctly for the given problem statement.