pandas columns 列索引

pandas 的 columns 属性用于访问和操作 DataFrame 的列标签（Column labels）。它是一个 pandas.Index 对象，包含了 DataFrame 的列标签。通过 columns 属性，可以方便地查看、设置和操作列标签。下面我们详细讲解它的语法、属性和方法，并通过实例进行说明。

语法

DataFrame.columns

属性和方法

• values：返回列标签的值（以 NumPy 数组形式）。
• name：返回或设置列标签的名称。
• is_unique：判断列标签是否唯一。
• is_monotonic_increasing：判断列标签是否单调递增。
• is_monotonic_decreasing：判断列标签是否单调递减。

案例

>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
>>> df
     A  B
0    1  3
1    2  4
>>> df.columns
Index(['A', 'B'], dtype='object')

使用场景

• 查看和设置 DataFrame 的列标签。
• 检查列标签的唯一性和单调性。
• 重命名列或设置新的列标签。

示例

示例 1：查看列标签

构造示例数据：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据:")
print(df)

输出：

原始数据:
   A   B
0  1  10
1  2  20
2  3  30
3  4  40
4  5  50

查看列标签的属性

print("列标签:")
print(df.columns)
print("列标签值:")
print(df.columns.values)
print("列标签名称:")
print(df.columns.name)
print("列标签是否唯一:")
print(df.columns.is_unique)
print("列标签是否单调递增:")
print(df.columns.is_monotonic_increasing)

输出：

列标签:
Index(['A', 'B'], dtype='object')
列标签值:
['A' 'B']
列标签名称:
None
列标签是否唯一:
True
列标签是否单调递增:
True

重命名列标签

df.columns = ['Column1', 'Column2']
print("重命名列标签后的数据:")
print(df)

输出：

重命名列标签后的数据:
   Column1  Column2
0        1       10
1        2       20
2        3       30
3        4       40
4        5       50

设置列标签名称

df.columns.name = 'features'
print("设置列标签名称后的数据:")
print(df)
print("列标签名称:")
print(df.columns.name)

输出：

设置列标签名称后的数据:
features  Column1  Column2
0               1       10
1               2       20
2               3       30
3               4       40
4               5       50

列标签名称:
features

重新排列列标签

df = df[['Column2', 'Column1']]
print("重新排列列标签后的数据:")
print(df)

输出：

重新排列列标签后的数据:
features  Column2  Column1
0              10        1
1              20        2
2              30        3
3              40        4
4              50        5

通过这些示例，可以看到 columns 属性在查看、设置和操作 DataFrame 的列标签方面非常有用。它提供了方便的属性和方法来处理列标签相关的任务。

参考

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.columns.html

更新时间：2024-07-16 21:10:12 标签：pandas python columns 索引 列索引