获取dataframe列索引
时间: 2023-06-25 07:03:54 浏览: 41
可以使用`df.columns`获取dataframe的列索引,返回一个Index对象,可以使用`.tolist()`方法将其转换为list。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.columns.tolist()) # ['A', 'B']
```
相关问题
获取dataframe的行列索引
pandas DataFrame是二维的,因此它既有列索引,又有行索引。获取DataFrame的行列索引可以使用以下方法:
```
# 获取行索引
df.index
# 获取列索引
df.columns
```
其中,`df.index`返回行索引,`df.columns`返回列索引。如果需要将行列索引转换为列表,可以使用`tolist()`方法,例如`df.index.tolist()`返回行索引列表。
python打印Dataframe的索引列
在 Pandas 中,如果你想要打印 DataFrame 的索引列,你可以使用 `df.index` 属性来获取索引列,并使用 `print()` 函数来打印出来。下面是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# 打印 DataFrame 的索引列
print(df.index)
```
输出结果为:
```
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
```
在这个示例代码中,我们先创建了一个示例 DataFrame,然后使用 `df.index` 属性来获取 DataFrame 的索引列,并使用 `print()` 函数来打印出来。