获取 DataFrame 的列索引，并将索引转换为列表形式

可以使用 DataFrame 的 `columns` 属性获取所有列的索引，并使用 `tolist()` 方法将其转换为列表，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 获取所有列的索引并转换为列表
columns_list = df.columns.tolist()

print(columns_list)

输出结果为：

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

相关问题

获取dataframe列索引

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：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.columns.tolist())  # ['A', 'B']

怎样获取dataframe行索引

在 pandas 中，可以使用 `index` 属性获取 DataFrame 的行索引。例如，如果有一个名为 `df` 的数据帧，可以使用以下方式获取行索引：

df.index

这将返回一个 pandas Index 对象，其中包含所有行的标签。您可以将其转换为一个列表：

list(df.index)

或者，您可以通过将其转换为一个 numpy 数组来获取行索引：

df.index.values