提取pandas的表头

在 Pandas 中，我们可以使用`columns`属性获取 DataFrame 对象的表头信息。`columns`属性是一个包含列名的列表，可以通过以下方式使用：

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 获取表头信息
headers = data.columns.tolist()

print(headers)

上述代码中，`columns`方法返回列名的列表，然后我们使用`tolist()`方法将其转换为普通列表。最终输出的结果为包含所有列名的列表。

相关问题

怎么用pandas提取excel数据

你可以使用Pandas库中的read_excel()函数来提取Excel数据。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('example.xlsx')

# 查看数据
print(data.head())

其中，参数'example.xlsx'是Excel文件的名称，read_excel()函数还有其他参数可以设置，如sheet_name用于指定需要读取的工作表名称，header用于指定表头所在的行数，等等。

用py打开一个表格,并提取表头

好的，可以使用 Pandas 库来打开表格并提取表头。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 打开表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 提取表头
headers = list(df.columns)

print(headers)

这里假设表格文件名为 `example.xlsx`，你可以根据实际需要修改文件名和路径。`df.columns` 返回的是 Pandas DataFrame 对象的列名，我们将其转换成列表形式，再赋值给变量 `headers`。最后输出 `headers` 即可。