🐼 Как ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° столбцов Π² pandas

Π’Ρ‹ ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚Π΅ ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ названия столбцов Π² pandas, ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΡ Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚ columns. Он Π²ΠΎΠ·Π²Ρ€Π°Ρ‰Π°Π΅Ρ‚ список со всСми ΠΈΠΌΠ΅Π½Π°ΠΌΠΈ столбцов Π² вашСм DataFrame.

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

column_names = df.columns.tolist()
print(column_names)

Π”Π΅Ρ‚Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚

Как ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° столбцов Π² pandas

Π’ Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠ΅ pandas сущСствуСт нСсколько способов ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° столбцов Π² DataFrame. Π’ этой ΡΡ‚Π°Ρ‚ΡŒΠ΅ ΠΌΡ‹ рассмотрим нСсколько ΠΈΠ· Π½ΠΈΡ… ΠΈ прСдоставим ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Ρ‹ ΠΊΠΎΠ΄Π° для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Π°.

ΠœΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ 1: ИспользованиС Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚Π° 'columns'

ΠŸΠ΅Ρ€Π²Ρ‹ΠΉ способ - использованиС Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚Π° 'columns' Ρƒ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚Π° DataFrame. Π­Ρ‚ΠΎΡ‚ Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚ Π²ΠΎΠ·Π²Ρ€Π°Ρ‰Π°Π΅Ρ‚ массив с ΠΈΠΌΠ΅Π½Π°ΠΌΠΈ всСх столбцов Π² DataFrame. Π”Π°Π²Π°ΠΉΡ‚Π΅ посмотрим Π½Π° ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€:


import pandas as pd

# Π‘ΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΠ΅ DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Michael'],
        'Age': [25, 28, 32],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

# ΠŸΠΎΠ»ΡƒΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΈΠΌΠ΅Π½ столбцов с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚Π° 'columns'
column_names = df.columns

print(column_names)
    

Π’ этом ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π΅ ΠΌΡ‹ создаСм DataFrame ΠΈΠ· словаря ΠΈ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄ΠΈΠΌ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° столбцов. Π’Ρ‹Ρ…ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΉ Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚ Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚ ΡΠ»Π΅Π΄ΡƒΡŽΡ‰ΠΈΠΌ:


Index(['Name', 'Age', 'City'], dtype='object')
    

ΠœΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ 2: ИспользованиС ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Π° 'columns.tolist()'

Π’Ρ‚ΠΎΡ€ΠΎΠΉ способ - использованиС ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Π° 'tolist()' Π² сочСтании с Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚ΠΎΠΌ 'columns'. Π­Ρ‚ΠΎΡ‚ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ ΠΏΡ€Π΅ΠΎΠ±Ρ€Π°Π·ΡƒΠ΅Ρ‚ массив ΠΈΠΌΠ΅Π½ столбцов Π² ΠΎΠ±Ρ‹Ρ‡Π½Ρ‹ΠΉ список. Π’ΠΎΡ‚ ΠΊΠ°ΠΊ это выглядит:


import pandas as pd

# Π‘ΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΠ΅ DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Michael'],
        'Age': [25, 28, 32],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

# ΠŸΠΎΠ»ΡƒΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΈΠΌΠ΅Π½ столбцов с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Π° 'columns.tolist()'
column_names = df.columns.tolist()

print(column_names)
    

Π’ этом ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π΅ ΠΌΡ‹ создаСм DataFrame ΠΈΠ· словаря ΠΈ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄ΠΈΠΌ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° столбцов Π² Π²ΠΈΠ΄Π΅ списка. Π Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚ Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚ Ρ‚Π°ΠΊΠΈΠΌ ΠΆΠ΅, ΠΊΠ°ΠΊ Π² ΠΏΡ€Π΅Π΄Ρ‹Π΄ΡƒΡ‰Π΅ΠΌ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π΅:


['Name', 'Age', 'City']
    

ΠœΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ 3: ИспользованиС индСксации ΠΈΡ‚Π΅Ρ€ΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚Π°

Π’Ρ€Π΅Ρ‚ΠΈΠΉ способ - использованиС индСксации ΠΈΡ‚Π΅Ρ€ΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚Π°. ΠŸΠΎΡΠΊΠΎΠ»ΡŒΠΊΡƒ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚ DataFrame являСтся ΠΈΡ‚Π΅Ρ€ΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌΡ‹ΠΌ, ΠΌΡ‹ ΠΌΠΎΠΆΠ΅ΠΌ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π±Ρ€Π°Ρ‚ΡŒ Π΅Π³ΠΎ ΠΈ ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° столбцов. Π’ΠΎΡ‚ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€:


import pandas as pd

# Π‘ΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΠ΅ DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Michael'],
        'Age': [25, 28, 32],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

# ΠŸΠΎΠ»ΡƒΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΈΠΌΠ΅Π½ столбцов с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ индСксации ΠΈΡ‚Π΅Ρ€ΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚Π°
column_names = [column for column in df]

print(column_names)
    

Π’ этом ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π΅ ΠΌΡ‹ создаСм DataFrame ΠΈΠ· словаря ΠΈ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅ΠΌ ΠΈΠ½Π΄Π΅ΠΊΡΠ°Ρ†ΠΈΡŽ ΠΈΡ‚Π΅Ρ€ΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚Π° для получСния ΠΈΠΌΠ΅Π½ столбцов. Π Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚ Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚ Ρ‚Π°ΠΊΠΈΠΌ ΠΆΠ΅, ΠΊΠ°ΠΊ ΠΈ Π² ΠΏΡ€Π΅Π΄Ρ‹Π΄ΡƒΡ‰ΠΈΡ… ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π°Ρ…:


['Name', 'Age', 'City']
    

ΠœΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ 4: ИспользованиС ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Π° 'get_values()'

Π§Π΅Ρ‚Π²Π΅Ρ€Ρ‚Ρ‹ΠΉ способ - использованиС ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Π° 'get_values()'. Π­Ρ‚ΠΎΡ‚ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ Π²ΠΎΠ·Π²Ρ€Π°Ρ‰Π°Π΅Ρ‚ всС значСния DataFrame Π² Π²ΠΈΠ΄Π΅ массива, Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π°Ρ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° столбцов. Π’ΠΎΡ‚ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€:


import pandas as pd

# Π‘ΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΠ΅ DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Michael'],
        'Age': [25, 28, 32],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

# ΠŸΠΎΠ»ΡƒΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΈΠΌΠ΅Π½ столбцов с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Π° 'get_values()'
column_names = df.get_values()[0]

print(column_names)
    

Π’ этом ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π΅ ΠΌΡ‹ создаСм DataFrame ΠΈΠ· словаря ΠΈ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅ΠΌ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ 'get_values()' для получСния всСх Π·Π½Π°Ρ‡Π΅Π½ΠΈΠΉ ΠΈΠΌΠ΅Π½ столбцов. ΠœΡ‹ Π±Π΅Ρ€Π΅ΠΌ ΠΏΠ΅Ρ€Π²ΡƒΡŽ строку, ΠΏΠΎΡ‚ΠΎΠΌΡƒ Ρ‡Ρ‚ΠΎ всС ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° столбцов находятся Π² ΠΏΠ΅Ρ€Π²ΠΎΠΉ строкС массива Π·Π½Π°Ρ‡Π΅Π½ΠΈΠΉ. Π Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚ Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚ Ρ‚Π°ΠΊΠΈΠΌ ΠΆΠ΅, ΠΊΠ°ΠΊ ΠΈ Π² ΠΏΡ€Π΅Π΄Ρ‹Π΄ΡƒΡ‰ΠΈΡ… ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π°Ρ…:


['Name', 'Age', 'City']
    

ΠšΠ»ΡŽΡ‡Π΅Π²Ρ‹Π΅ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Ρ‹

Π’ этой ΡΡ‚Π°Ρ‚ΡŒΠ΅ ΠΌΡ‹ рассмотрСли нСсколько способов ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° столбцов Π² pandas DataFrame. ΠœΡ‹ использовали Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚ 'columns', ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ 'tolist()', ΠΈΠ½Π΄Π΅ΠΊΡΠ°Ρ†ΠΈΡŽ ΠΈΡ‚Π΅Ρ€ΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚Π° ΠΈ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ 'get_values()'. ΠšΠ°ΠΆΠ΄Ρ‹ΠΉ ΠΈΠ· этих ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΎΠ² достаточно прост Π² использовании ΠΈ прСдоставляСт ΡΠΎΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰ΠΈΠΉ Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚.

Π’Π΅ΠΏΠ΅Ρ€ΡŒ, ΠΊΠΎΠ³Π΄Π° Π²Ρ‹ Π·Π½Π°Π΅Ρ‚Π΅, ΠΊΠ°ΠΊ ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° столбцов, Π²Ρ‹ ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚Π΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ эти ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Ρ‹ Π² своих ΠΏΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚Π°Ρ… pandas ΠΈ ΠΎΠ±Ρ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Ρ‚ΡŒ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Π΅ с ΡƒΠ²Π΅Ρ€Π΅Π½Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒΡŽ.

Π’ΠΈΠ΄Π΅ΠΎ ΠΏΠΎ Ρ‚Π΅ΠΌΠ΅

Different Ways to Get Python Pandas Column Names | GeeksforGeeks

How to get list of column names | pandas

Get the column names of a pandas DataFrame

ΠŸΠΎΡ…ΠΎΠΆΠΈΠ΅ ΡΡ‚Π°Ρ‚ΡŒΠΈ:

πŸ”§ Как ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½ΠΈΡ‚ΡŒ имя сСрии Π² pandas

🐼 Как ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° столбцов Π² pandas