如何引用 pandas 中的所有列 - Python

在 pandas 中，数据通常存储在 DataFrame 对象中，而列是 DataFrame 的基本组成部分之一。如果你想引用 pandas 中的所有列，有几种方法可以实现此目的。下面是两种最常用的方法。

方法1: 使用 DataFrame.columns

DataFrame.columns 是一个属性，用于返回 DataFrame 的列标签。这个属性可以返回一个列表，其中包含 DataFrame 的所有列名称。

下面的代码演示了如何使用 DataFrame.columns 引用 pandas 中的所有列：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用 DataFrame.columns 引用所有列
cols = df.columns
print(cols)

输出结果如下：

Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

在这个例子中，使用了 pd.DataFrame 创建了一个 DataFrame，并使用 DataFrame.columns 属性引用了 DataFrame 的所有列。

方法2: 使用 DataFrame.iloc

DataFrame.iloc 是 DataFrame 的一个函数，它用来按位置选择 DataFrame 的行和列。如果你只想引用 DataFrame 的所有列，你可以将此函数的行索引设置为所有行，而将列索引设置为 ":"，表示选择所有列。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用 DataFrame.iloc 引用所有列
cols = df.iloc[:, :]
print(cols)

输出结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在这个例子中，我们使用 DataFrame.iloc 选择了所有行和所有列，因此返回了 DataFrame 的所有列。

无论你使用 DataFrame.columns 还是 DataFrame.iloc，引用 pandas 中的所有列都是很简单的。你可以根据你的需要选择使用哪种方法。