pandas keys() 索引标签

看过来

《pandas 教程》持续更新中，提供建议、纠错、催更等加作者微信: gairuo123（备注：pandas教程）和关注公众号「盖若」ID: gairuo。跟作者学习，请进入 Python学习课程。欢迎关注作者出版的书籍：《深入浅出Pandas》和《Python之光》。

pandas 的 keys() 方法用于获取 DataFrame 或 Series 的索引标签。对于 DataFrame，这个方法返回列标签，对于 Series，这个方法返回索引标签。

适用的数据类型

DataFrame
Series

语法

对于 DataFrame 和 Series，语法如下：

DataFrame.keys()
Series.keys()

参数

keys() 方法没有参数。

返回值

对于 DataFrame，返回列标签（即列名）的 Index 对象。
对于 Series，返回索引标签的 Index 对象。

使用场景

获取 DataFrame 的列名，以便在数据处理和分析中使用。
获取 Series 的索引标签，以便在数据处理和分析中使用。
检查或遍历 DataFrame 或 Series 的标签。

示例说明

示例 1：获取 DataFrame 的列名

构造一个简单的 DataFrame 并获取它的列名：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 获取 DataFrame 的列名
df_keys = df.keys()

print(f"示例数据 DataFrame:\n{df}\n")
print(f"DataFrame 的列名:\n{df_keys}")

输出：

示例数据 DataFrame:
      Name  Age         City
0    Alice   25     New York
1      Bob   30  Los Angeles
2  Charlie   35      Chicago
3    David   40      Houston

DataFrame 的列名:
Index(['Name', 'Age', 'City'], dtype='object')

示例 2：获取 Series 的索引标签

构造一个简单的 Series 并获取它的索引标签：

# 构造示例数据
data_series = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

# 获取 Series 的索引标签
series_keys = data_series.keys()

print(f"示例数据 Series:\n{data_series}\n")
print(f"Series 的索引标签:\n{series_keys}")

输出：

示例数据 Series:
a    10
b    20
c    30
d    40
e    50
dtype: int64

Series 的索引标签:
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')

示例 3：遍历 DataFrame 的列名

使用 keys() 方法获取列名并遍历它们：

# 遍历 DataFrame 的列名
for col in df.keys():
    print(f"列名: {col}")

输出：

列名: Name
列名: Age
列名: City

示例 4：遍历 Series 的索引标签

使用 keys() 方法获取索引标签并遍历它们：

# 遍历 Series 的索引标签
for idx in data_series.keys():
    print(f"索引标签: {idx}")

输出：

索引标签: a
索引标签: b
索引标签: c
索引标签: d
索引标签: e

通过这些示例，我们可以看到 keys() 方法在处理 DataFrame 和 Series 时的应用。它能够帮助我们获取和遍历标签，在数据处理和分析过程中非常有用。

参考

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