DataFrame的columns属性表示DataFrame对象的列标签(显示全部的列名)

#获取DataFrame的columns
import pandas as pd

#创建DataFrame
df = pd.DataFrame([[1,2,3]], columns = list('ABC'))

# Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object'
df.columns 

结果展示

df

使用tolist()函数转化为list

# 获取数组类型的结果
# 返回结果是数组['A', 'B', 'C']
col1 = df.columns.values.tolist()
col2 = df.columns.tolist()
col3 = [column for column in df]
col4 = list(df.columns.values)
col5 = list(df)
col6 = list(df.columns)

案例1

# 该方法适用于列数特别多且列名含有共同字段的情况下使用
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([[1,1,1,1,1],
                   [2,2,2,2,2],
                   [3,3,3,3,3]],columns=['A','B','C_X','D','E_X'])

# ['C_X','E_X']
add_col = [col for col in list(df1.columns) if 'X' in col]

df1 = df1[['A']+ add_col] 

df1

处理后的df1

案例2

import pandas as pd

df2 = pd.DataFrame([['A',1,23],
                   ['B',2,56],
                   ['C',3,89]],columns = ['Site','Id','Price'])
# ['Site','Id','Price']
res = df2.columns.tolist()

# DataFrame、Series中的列名类型为”Str”
print(type(res[0])) # <class 'str'>
print(type(res[1])) # <class 'str'>
print(type(res[2])) # <class 'str'>