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。

相关问题

python 将dataframe ‘交易日期’，字段名改为“date”

要将DataFrame中的列名从'交易日期'改为'date'，您可以使用`rename()`方法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'交易日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
        '价格': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将'交易日期'列重命名为'date'
df.rename(columns={'交易日期': 'date'}, inplace=True)

print(df)

这将输出修改后的DataFrame：

         date  价格
0  2022-01-01  10
1  2022-01-02  20
2  2022-01-03  30

在上面的代码中，我们使用`rename()`方法来重命名列名。通过传递一个字典形式的参数`columns={'交易日期': 'date'}`，我们将'交易日期'列名改为'date'。`inplace=True`用于在原始DataFrame上进行修改，而不是创建一个新的副本。

python怎样提取出一个dataframe中的object类型的字段的名字

### 回答1：
我们可以使用 `df.select_dtypes` 方法来提取出 `DataFrame` 中特定类型的列。例如，下面的代码可以提取出 `DataFrame` 中 `object` 类型的列的名字：

object_columns = df.select_dtypes(['object']).columns
print(object_columns)

这段代码会打印出所有 `object` 类型的列的名字。

### 回答2：
要提取一个DataFrame中object类型的字段的名字，在Python中，可以使用以下方法：

首先，我们可以使用DataFrame的dtypes属性来获取数据框中各个列的数据类型。该方法返回一个Series，其中索引为列名，值为对应的数据类型。

然后，我们可以筛选出数据类型为object的字段。可以使用布尔索引来判断每个字段的数据类型是否为object，得到一个布尔Series。

最后，我们可以使用布尔Series的索引功能来获取对应的列名。可以使用DataFrame的columns属性来获取所有的列名，然后通过布尔索引来筛选出我们需要的列名。

下面是具体的代码示例：

import pandas as pd

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

# 提取object类型字段的名字
object_columns = df.dtypes[df.dtypes == 'object'].index

# 打印结果
print(object_columns)

以上代码将输出：`Index(['B'], dtype='object')`，表示字段B的数据类型为object。

值得注意的是，上述方法只能判断列中的数据类型是否为object，无法判断列中的元素是否为字符串类型。如果需要过滤出包含特定字符串类型的列，可以使用迭代器或其他方法来遍历每个元素并判断其类型。

### 回答3：
要提取出一个DataFrame中的object类型字段的名字，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'Anna'],
        'Age': [30, 25, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取所有object类型字段的名字
object_columns = df.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()

print(object_columns)

运行以上代码，将会输出DataFrame中所有object类型字段的名字，即`['Name', 'City']`。

上述代码中，首先导入`pandas`库，然后创建了一个示例的DataFrame `df`。接着，使用`select_dtypes`函数结合`include`参数来筛选出object类型的字段，然后使用`columns.tolist()`将字段名转换为列表。最后，将获取到的字段名打印出来。

注意，在实际使用中，你需要将上述代码中的示例DataFrame替换为你自己的DataFrame变量。