Pandas DataFrame：获取所有列名、删除列、插入列 - Python 示例

在本文中，我们将探讨如何使用 Pandas 库在 DataFrame 中获取所有列名、删除指定列以及在第一个位置插入新列。

步骤 1：获取所有列名

首先，使用 columns 属性获取 DataFrame 中所有列名。

import pandas as pd

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

# 获取所有列名
columns = df.columns.tolist()
print("所有列名：", columns)

步骤 2：删除指定列名

使用 drop 方法删除 DataFrame 中的指定列。在 drop 方法中，指定要删除的列名，并设置 axis=1 来指示删除列。

# 删除指定的列名
column_to_delete = 'B'
df = df.drop(column_to_delete, axis=1)
print("删除列名后的 DataFrame：\n", df)

步骤 3：在第一个位置插入列名

使用 insert 方法将新列名插入到列列表中。在 insert 方法中，指定插入的位置（索引 0 表示第一个位置）、要插入的列名和要插入的列列表。最后，使用 reindex 方法根据新列表重新排序 DataFrame 的列。

# 在第一个位置插入列名
column_to_insert = 'D'
columns.insert(0, column_to_insert)
df = df.reindex(columns=columns)
print("插入列名后的 DataFrame：\n", df)

示例输出：

所有列名： ['A', 'B', 'C']
删除列名后的 DataFrame：
    A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9
插入列名后的 DataFrame：
    D  A  C
0 NaN  1  7
1 NaN  2  8
2 NaN  3  9

在这个示例中，我们首先使用 columns 属性获取了所有列名，然后使用 drop 方法删除了指定的列名 B。最后，我们使用 insert 方法将列名 D 插入到 columns 列表的第一个位置，并使用 reindex 方法重新排列了 DataFrame 的列顺序。