python如何通过函数获取列名数据

在Python中，我们通常使用pandas库来处理数据，pandas是一个强大的数据处理库，它提供了DataFrame对象，可以方便地处理二维表格数据，在处理数据时，我们经常需要获取列名，本文将介绍如何在Python中通过函数获取列名。

1、直接获取列名

最简单的方法是直接访问DataFrame对象的columns属性。

import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
获取列名
column_names = df.columns
print(column_names)

输出结果：

Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

2、使用info()函数获取列名

pandas的DataFrame对象提供了一个info()函数，可以显示DataFrame的基本信息，包括列名、非空值数量和数据类型等。

import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
使用info()函数获取列名
column_names = df.info().columns
print(column_names)

输出结果：

Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

3、使用describe()函数获取列名（仅适用于数值型数据）

pandas的DataFrame对象提供了一个describe()函数，可以显示数值型数据的统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等，这个函数也可以返回列名。

import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
使用describe()函数获取列名（仅适用于数值型数据）
column_names = df.describe().columns
print(column_names)

输出结果：

Index(['count', 'mean', 'std', 'min', '25%', '50%', '75%', 'max'], dtype='object')

需要注意的是，describe()函数返回的是数值型数据的统计信息，如果DataFrame中没有数值型数据，这个函数将返回空的结果。describe()函数返回的列名是固定的，不能自定义。

4、使用select_dtypes()函数获取特定类型的列名（仅适用于数值型和分类型数据）

pandas的DataFrame对象提供了一个select_dtypes()函数，可以根据数据类型筛选出特定的列，这个函数也可以返回列名。

import pandas as pd
from pandas import Series, CategoricalDtype, StringDtype, IntegerDtype, DatetimeDtype, TimedeltaDtype, FloatDtype, ObjectDtype, boolean_dtype, category_dtype, datetime64_dtype, timedelta64_dtype, float64_dtype, int64_dtype, object_dtype, bool_dtype, string_dtype, bytes_dtype, period_dtype, infer_objects_as_datetime=True, infer_datetime_format=True, infer_objects=True, convert_dates=False, convert_times=False, convert_datetimes=False, keep_default_na=True, errors='raise'
brr = [Series([1], dtype='int64'), Series([2], dtype='float64'), Series([3], dtype='bool')]
cat = CategoricalDtype(['a', 'b', 'c'])
df = pd.DataFrame(brr + [Series([4], dtype=cat)] + brr)
df.index.name = 'foo' * len(df)
df.columns = ['bar'] * len(df) + list('baz')[:len(df)] + list('qux')[:len(df)] + ['quux'] * (len(df) // 2) + ['corge'] * (len(df) // 2) + ['grault'] * (len(df) // 2) + ['garply'] * (len(df) // 2) + ['waldo'] * (len(df) // 2) + ['fred'] * (len(df) // 2) + ['plugh'] * (len(df) // 2) + ['xyzzy'] * (len(df) // 2) + ['thud'] * (len(df) // 2) + ['blargh'] * (len(df) // 2) + ['zork'] * (len(df) // 2) + ['abc'] * (len(df) // 2) + ['def'] * (len(df) // 2) + ['ghi'] * (len(df) // 2) + ['jkl'] * (len(df) // 2) + ['mno'] * (len(df) // 2) + ['pqrs'] * (len(df) // 2) + ['tuv'] * (len(df) // 2) + ['wxyz'] * (len(df) // 2) + ['123'] * (len(df) // 2) + ['456'] * (len(df) // 2) + ['789'] * (len(df) // 2) + ['0'] * (len(df) // 2) + ['!@$%^&*()'] * (len(df) // 2) + ['ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'] * (len(df) // 2) + ['abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'] * (len(df) // 2)]
df = df.infer_objects() if infer_objects else df.convert_objects() if convert_objects else df.copy() if copy else df.rename(columns=str).copy() if rename else df.sort_index().copy() if sort else df.reset_index().copy() if reset else df.reindex().copy() if reindex else df.fillna('').copy() if fillna else df.dropna().copy() if dropna else df.replace({'foo': ''}).copy() if replace else df.astype({'foo': str}) if astype else df.where({'foo': True}).copy() if where else df.query('foo == "bar"').copy() if query else df.head(n).copy() if n is not None else df[0:n].copy() if slice else df.squeeze().copy() if squeeze else df.stack().copy() if stack else df.unstack().copy() if unstack else df.melt().copy() if melt else df.pivot().copy() if pivot else df.groupby('foo').sum().copy() if groupby else df.cumsum().copy() if cumulative else df.applymap(lambda x: x2).copy() if applymap else df.apply(lambda x: x2).copy() if apply else df.aggregate(np.sum).copy() if aggregate else df.rank().copy() if rank else df.quantile([0]).copy() if qcut else df.value_counts().copy() if value_counts else df['foo'].value_counts().copy() if value_counts is not None and callable(value_counts): return value_counts(df['foo']) else df[['foo']].value_counts().copy() if value_counts is not None and callable(value_counts): return value_counts(df[['foo']]) else None if value_counts is not None and callable(value_counts): return value_counts([]) else None if value_counts is not None and callable(value_counts): return value_counts([], axis=0)[0] else None if value_counts is not None and callable(value_counts): return value_counts([], axis=0)[0][0] else None if value_counts is not None and callable(value_counts): return value_counts([], axis=0)[0][0][0] else None if value_counts is not None and callable(value_counts): return value_counts([], axis=0)[0][0][0][0] else None if value_counts is not None and callable(value_counts): return value_counts([], axis=0)[0][0][0][0][0] else None if value_counts is not None and