如何获取 DataFrame 中的列名和行名？
在分析实际数据集时，这些数据集的大小通常非常大，我们可能需要获取行或索引名和列名，以便执行某些特定的操作。
注:下载以下示例中使用的 nba 数据集点击此处
获取熊猫数据框中的行名
首先，让我们用 nba.csv 创建一个简单的数据帧
Python 3
# Import pandas package
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
# calling head() method
# storing in new variable
data_top = data.head(10)
# display
data_top
输出:
现在让我们尝试从上面的数据集中获取行名。
方法#1: 简单地迭代索引
Python 3
# Import pandas package
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
# calling head() method
# storing in new variable
data_top = data.head()
# iterating the columns
for row in data_top.index:
print(row, end = " ")
输出:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
方法#2: 使用带有数据框对象的行
Python 3
# Import pandas package
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
# calling head() method
# storing in new variable
data_top = data.head()
# list(data_top) or
list(data_top.index)
输出:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
方法#3: index.values 方法返回一个索引数组。
Python 3
# Import pandas package
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
# calling head() method
# storing in new variable
data_top = data.head()
list(data_top.index.values)
输出:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
方法#4: 使用 tolist()方法，用给定的值列出索引。
Python 3
# Import pandas package
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv("nba.csv")
# calling head() method
# storing in new variable
data_top = data.head()
list(data_top.index.values.tolist())
输出:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
方法#5: 计算数据框中的行数 由于我们使用 head()方法只加载了数据框的前 10 行，所以让我们先验证总行数。
Python 3
# iterate the indices and print each one
for row in data.index:
print(row, end = " ")
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