Pandas DataFrame 열에서 헤더 목록을 얻는 방법
Pandas DataFrame에서 열 헤더를 추출하는 것은 데이터 분석에서 일반적인 작업입니다. 이 문서에서는 열 헤더 목록을 얻는 두 가지 실용적인 방법을 제공하므로 데이터 작업을 쉽게 할 수 있습니다.
방법 1: my_dataframe.columns.values
이 방법은 열 헤더 속성을 활용합니다. DataFrame을 사용하여 열 헤더에 액세스합니다. 반환된 열 개체에서 .values를 호출하면 헤더를 목록으로 변환할 수 있습니다. 이렇게 하면 결과 목록을 정확하게 제어할 수 있습니다.
<code class="python">column_headers = list(my_dataframe.columns.values)</code>
방법 2: list(my_dataframe)
더 간단한 접근 방식을 위해 DataFrame 자체를 목록에 직접 입력할 수 있습니다. 이 방법은 열 헤더 목록도 생성합니다.
<code class="python">column_headers = list(my_dataframe)</code>
예
다음 DataFrame을 고려하세요.
y | gdp | cap |
---|---|---|
1 | 2 | 5 |
2 | 3 | 9 |
8 | 7 | 2 |
3 | 4 | 7 |
6 | 7 | 7 |
4 | 8 | 3 |
8 | 2 | 8 |
9 | 9 | 10 |
6 | 6 | 4 |
10 | 10 | 7 |
방법 1이나 방법 2를 사용하면 다음 열 헤더 목록을 얻습니다.
['y', 'gdp', 'cap']
위 내용은 Pandas DataFrames에서 열 헤더 목록을 추출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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