columns.tolist()解释一下

`columns.tolist()` 是 Pandas 库中 DataFrame 类中的一个方法，用于将 DataFrame 的列名转换为一个 Python 列表。

具体来说，它返回一个包含 DataFrame 中所有列名的列表。例如，假设有以下 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

print(df.columns.tolist())

输出：

['A', 'B', 'C']

这里 `df.columns` 返回一个包含所有列名的 pandas.core.indexes.base.Index 对象，而 `tolist()` 方法将其转换为一个 Python 列表。

相关问题

reset_index().values.tolist() 与reset_index().columns.tolist() 解读

`reset_index()` 是 Pandas 中的一个函数，用于将 DataFrame 中的索引列转换为普通列，并重新生成默认的数值索引列。下面是对这两个方法的解释：

- `reset_index().values.tolist()`: 这个方法将 DataFrame 中的每一行转换成一个列表（list），并将所有的行列表组成一个嵌套列表（nested list）。每个行列表中，元素的顺序和列的顺序一致，即第一个元素对应第一列，第二个元素对应第二列，以此类推。对于每一行而言，索引列的值也会被包含在行列表中，放在行列表的第一个位置。
- `reset_index().columns.tolist()`: 这个方法将 DataFrame 中的所有列名转换成一个列表，列表中的元素顺序和 DataFrame 中列的顺序一致，即第一个元素对应第一列，第二个元素对应第二列，以此类推。其中，索引列的列名也会被包含在列表中。

需要注意的是，这两个方法都需要在 `reset_index()` 的基础上调用，因为索引列默认不会被包含在 DataFrame 中。同时，这两个方法都返回一个列表类型的对象，可以通过索引或切片等方式访问其中的元素。

csm_features.columns.tolist()

C知道 AI无法直接获取您的代码或变量。但是，如果您使用的是一个名为"csm_features"的DataFrame，并且您希望获取其列名的列表，您可以尝试使用以下代码：

csm_features.columns.tolist()

这将返回"csm_features" DataFrame 的列名列表。请确保在运行此代码之前，您已经导入并正确定义了"csm_features" DataFrame。