从 Pandas DataFrame 列标题获取列表

我想从熊猫数据帧获取列标题的列表。数据帧将来自用户输入，因此我不知道将有多少列或它们将被称为什么。

例如，如果给我一个这样的数据帧：

>>> my_dataframe
    y  gdp  cap
0   1    2    5
1   2    3    9
2   8    7    2
3   3    4    7
4   6    7    7
5   4    8    3
6   8    2    8
7   9    9   10
8   6    6    4
9  10   10    7

我会得到这样的列表：

>>> header_list
['y', 'gdp', 'cap']

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网友回答：

我做了一些快速测试，也许不出所料，内置版本是最快的：dataframe.columns.values.tolist()

In [1]: %timeit [column for column in df]
1000 loops, best of 3: 81.6 µs per loop

In [2]: %timeit df.columns.values.tolist()
10000 loops, best of 3: 16.1 µs per loop

In [3]: %timeit list(df)
10000 loops, best of 3: 44.9 µs per loop

In [4]: % timeit list(df.columns.values)
10000 loops, best of 3: 38.4 µs per loop

（我仍然非常喜欢，所以谢谢EdChum！list(dataframe)

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网友回答：

您可以通过执行以下操作以列表形式获取值：

list(my_dataframe.columns.values)

您也可以简单地使用（如Ed Chum的答案所示）：

list(my_dataframe)

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网友回答：

有一个性能最高的内置方法：

my_dataframe.columns.values.tolist()

.columns返回一个，返回一个数组，它有一个帮助程序函数来返回列表。Index.columns.values.tolist

如果性能对您来说不那么重要，则对象定义一个可以直接调用的方法：Index.tolist()

my_dataframe.columns.tolist()

性能差异显而易见：

%timeit df.columns.tolist()
16.7 µs ± 317 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

%timeit df.columns.values.tolist()
1.24 µs ± 12.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

对于那些讨厌打字的人，你可以调用，如下所示：listdf

list(df)

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