[央视热点]如何使用列表来显示 Pandas DataFrame 的所有列[东方财富]

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在现实生活中的例子中,我们会遇到包含成百上千行和列的大型数据集。为了处理这样大块的数据,我们需要熟悉数据的行、列和类型。在很多情况下,我们还需要存储列的名称,以方便以后提取元素或作其他用途。

在正常情况下,我们通常使用 dataframe.columns 来提取 DataFrame 的列名。这对于小数据集来说是可行的,但是如果我们处理的 DataFrame 有一百多列,这种方法就会被证明不是那么有效。

下面的例子将说明 dataframe.columns 的问题。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns = np.arange(150))

print(df.columns)
type(df.columns)
输出:

Int64Index([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,
...
140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149],
dtype='int64', length=150)
pandas.core.indexes.numeric.Int64Index
在上面的例子中,我们生成了一个空的 DataFrame,有 150 个列,从 0 到 149,从输出中可以看出,我们无法查看所有的列。我们只能看到前几列和后几列的名称,而且输出的不是一个列表或 Series,我们可以方便地存储和访问,以便进一步使用。

有一个简单的方法可以解决上述问题,我们可以将 dataframe.columns 的结果转换为一个列表或者 Numpy 数组。
为此,我们可以使用两种方法,tolist() 或 list()。这两个函数都将列名转换为一个列表,并给出相同的输出。

使用 tolist() 的示例:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns = np.arange(150))

print(df.columns.tolist())
type(df.columns.tolist())
输出:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149]
list
使用 list() 的示例:
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns = np.arange(150))

print(list(df.columns))
type(list(df.columns))
输出:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149]
list

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