df.columns.tolist() 到 return 字符串而不是元组

Question

在 pandas 中查找 df 的列：

df.columns returns 一个多索引数组。

如果你想将它添加到你做的变量：

columns=df.columns.tolist()

这将为每个列名称创建一个元组

例如 columns=[('A'),('B'),...]

有没有一种方法可以创建变量 columns，将每一列作为列表的字符串项而不是列表的元组项，或者您是否只需要在之后进行一些列表编辑？

Answer 1

如果你有一个多索引，并不总是很清楚 tolist() 会生成单个字符串的列表，因为有可能有多个索引。

但是，正如@jezreal 在评论中所建议的那样，您可以 select 第一级，如下所示：

df.columns.get_level_values(0).tolist()

这可能有重复项，因为它获得了每个列的第一级。相反，如果您想 select 级别 0 的可能值（"unique" 值），您可以使用

df_multiindex.columns.levels[0].tolist()

示例：

import pandas as pd
from io import StringIO

# Create Example Data
df_multiindex = pd.read_csv(StringIO(
'''Fruit,Color,Count,Price
Apple,Red,3,.29
Apple,Green,9,[=12=].99
Pear,Red,25,.59
Pear,Green,26,.79
Lime,Green,99,[=12=].39''')).set_index(['Fruit', 'Color']).T

# Print result
print('get_level_values(0): {}'.format(df_multiindex.columns.get_level_values(0).tolist()))
print('levels[0]:           {}'.format(df_multiindex.columns.levels[0].tolist()))

输出：

get_level_values(0): ['Apple', 'Apple', 'Pear', 'Pear', 'Lime']
levels[0]:           ['Apple', 'Lime', 'Pear']

df.columns.tolist() 到 return 字符串而不是元组

df.columns.tolist() to return strings not tuples

tolist

python-3.x

pandas

示例：

输出：