获取dataframe表头

你可以使用 pandas 库读取数据并获取表头。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 获取表头
headers = list(df.columns.values)
print(headers)

其中，`your_data.csv` 是你要读取的数据文件名，`list(df.columns.values)` 返回一个包含表头的列表。

相关问题

获得dataframe表头

在Python的pandas库中，DataFrame是一种二维表格型的数据结构，其表头通常称为列名（column names）。要获得DataFrame的表头，可以使用`columns`属性或者`dtypes`属性获取列名列表。

以下是两种方法的示例：

1. 使用`columns`属性：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
   'Age': [28, 30, 32],
   'City': ['New York', 'Paris', 'London']
})

header = df.columns.tolist()  # 或者直接 df.columns
print(header)

这将打印出：`['Name', 'Age', 'City']`

2. 使用`dtypes`属性：

header = list(df.dtypes.index)
print(header)

这同样会返回列名列表。

如果你需要的是单独的列数据，而不是整个列名列表，可以使用`.head()`方法（默认获取前几行，通常用于展示表头）：

first_row_header = df.head(1).columns.tolist()
print(first_row_header)

这将只返回第一个元素（如果有多级索引，则可以使用`iloc[0]`代替`head(1)`获取第一层索引）。

dataframe获取表头列表

可以使用`columns`属性来获取DataFrame的表头列表。示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
header_list = df.columns.tolist()
print(header_list)

这里假设你已经读取了一个名为`example.csv`的CSV文件，并将其存储在了一个DataFrame对象中。然后使用`columns`属性来获取表头列表，并使用`tolist()`方法将其转换为Python列表。最后输出该列表即可。