Pandas 什么是DataFrame.columns属性的作用

DataFrame是pandas的二维数据结构，用于以表格形式存储带有标签的数据。DataFrame具有行索引标签和列索引标签，用于表示元素（值）的地址。

通过使用这些行/列标签，我们可以访问DataFrame的元素，并进行数据操作。

如果要单独获取DataFrame的列标签，则可以使用pandas.DataFrame的”columns”属性。

示例1

在该示例中，我们将columns属性应用于pandas DataFrame以获取列标签。

# importing pandas package
import pandas as pd

# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']])

print("DataFrame:")
print(df)

# get the column labels
result = df.columns
print("Output:")
print(result)

输出

输出结果如下：

DataFrame:
  0 1 2 3 4 5
0 A B C D E F

Output:
RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)

对于这个示例，在创建DataFrame时我们没有初始化列标签。列标签由pandas DataFrame构造函数自动分配。

这些标签是从0到长度减1的整数值，被称为RangeIndex值。

示例2

现在，通过将值列表发送到DataFrame.columns属性”df.columns”来更新自动创建的列名/标签。

# importing pandas package
import pandas as pd

# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']])

print("DataFrame:")
print(df)

# set the column labels
df.columns = ['C1','C2','C3','C4','C5','C6']
print("Column names are Updated:")
print(df)

输出

输出结果如下：

DataFrame:
  0 1 2 3 4 5
0 A B C D E F

Column names are Updated:
  C1 C2 C3 C4 C5 C6
0  A  B  C  D  E  F

列标签从RangeIndex值更新为C1，C2，C3，C4，C5，C6，通过将这些标签发送到df.columns属性。