Pandas DataFrame.columns 属性有什么作用?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/10/11 17:37:17
DataFrame 是 Pandas 的二维数据结构，用于以表格形式存储带标签的数据。DataFrame 具有行索引标签和列索引标签，用于表示元素(值)的地址。
通过这些行/列标签，我们可以访问 DataFrame 的元素，也可以进行数据操作。
如果要单独获取 DataFrame 的列标签，可以使用 pandas.DataFrame 的"columns"属性。属性。
示例 1
在本例中，我们将 columns 属性应用于 Pandas DataFrame 以获取列标签。
# 导入 Pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']])
print("DataFrame:")
print(df)
# 获取列标签
result = df.columns
print("Output:")
print(result)
输出
输出如下 −
DataFrame: 0 1 2 3 4 5 0 A B C D E F Output: RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)
对于此示例，我们在创建时还没有初始化 DataFrame 的列标签。列标签由 Pandas DataFrame 构造函数自动分配。
这些标签是范围从 0 到 length-1 的整数值，称为 RangeIndex 值。
示例 2
现在，通过向 DataFrame.columns 属性"df.columns"发送一个值列表来更新自动创建的列名/标签。
# 导入 Pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']])
print("DataFrame:")
print(df)
# 设置列标签
df.columns = ['C1','C2','C3','C4','C5','C6']
print("列名称已更新:")
print(df)
输出
输出如下 −
DataFrame: 0 1 2 3 4 5 0 A B C D E F 列名称已更新: C1 C2 C3 C4 C5 C6 0 A B C D E F
通过将这些标签发送到 df.columns 属性，列标签从 RangeIndex 值更新为 C1、C2、C3、C4、C5、C6。
