Zde jsou dva přístupy, jak získat seznam všech názvů sloupců v Pandy Datovém:

První přístup:

my_list = list(df)

Druhý přístup:

my_list = df.columns.values.tolist()

Později uvidíte také, jaký přístup je nejrychlejší použití.

Příklad:

začít s jednoduchým příkladem, pojďme vytvořit Datovém s 3 sloupce:

import pandas as pddata = {'First_Name': , 'Last_Name': , 'Age': }df = pd.DataFrame(data, columns = )print (df)

po spuštění výše uvedený kód, uvidíte v následujícím Datovém s 3 sloupce:

Použití seznamu(df), aby se Seznam všech Názvů Sloupců v Pandy Datovém

můžete použít první přístup přidáním my_list = seznam(df) kód:

import pandas as pddata = {'First_Name': , 'Last_Name': , 'Age': }df = pd.DataFrame(data, columns = )my_list = list(df)print (my_list)

Budete nyní vidět Seznam, který obsahuje 3 sloupce názvy:

Volitelně můžete rychle ověřit, že máte seznam přidáním print (type(my_list)) na dno kód:

import pandas as pddata = {'First_Name': , 'Last_Name': , 'Age': }df = pd.DataFrame(data, columns = )my_list = list(df)print (my_list)print (type(my_list))

Budete pak moci potvrdit, že máš seznam:

Použití my_list = df.sloupec.hodnota.tolist (), aby se Seznam všech Názvů Sloupců v Pandy Datovém

Případně můžete použít druhý přístup přidáním my_list = df.sloupec.hodnota.tolist () do kódu:

import pandas as pddata = {'First_Name': , 'Last_Name': , 'Age': }df = pd.DataFrame(data, columns = )my_list = df.columns.values.tolist()print (my_list)print (type(my_list))

stejně jako dříve získáte seznam s názvy sloupců:

, Který přístup zvolit?

V závislosti na vašich potřebách může být nutné použít rychlejší přístup.

který přístup je tedy nejrychlejší?

Pojďme se podívat, čas spuštění pro každou z možností pomocí timeit modulu:

(1) Měření času v rámci prvního přístupu my_list = seznam(df):

from timeit import default_timerimport pandas as pddata = {'First_Name': , 'Last_Name': , 'Age': }df = pd.DataFrame(data, columns = )beginning = default_timer()my_list = list(df)ending = default_timer()print((ending - beginning)*1000)

Když jsem běžel kód v Pythonu, jsem dostal následující doba realizace:

možná budete chtít kód spustit několikrát, abyste získali lepší představu o době spuštění.

(2) Nyní změříme čas pod druhým přístupem my_list = df.sloupec.hodnota.tolist():

from timeit import default_timerimport pandas as pddata = {'First_Name': , 'Last_Name': , 'Age': }df = pd.DataFrame(data, columns = )beginning = default_timer()my_list = df.columns.values.tolist()ending = default_timer()print((ending - beginning)*1000)

Jak můžete vidět, druhý přístup je skutečně rychlejší ve srovnání s první přístup:

Všimněte si, že doba realizace se může lišit v závislosti na vaší Pandy/Python verze a/nebo váš počítač.