Os pandas exibem todas as colunas

Às vezes, o usuário precisa ver apenas os rótulos da coluna no quadro de dados fornecido. Os pandas têm funções muito úteis como Head (), Tail (), Keys (), info (), etc. Para obter todos os detalhes da coluna. Vamos discutir os diferentes cenários para obter todos os nomes de colunas usando os métodos existentes.

Primeiro, criamos um DataFrame com 5 colunas e usamos esse quadro de dados em todos os estilos de tabela.

Observação: Certifique -se de executar esse código em seu ambiente, pois usamos esse código em todos os nossos exemplos. Caso contrário, você receberá erros.

Importar pandas
# Considere o DataFrame com 10 registros com 5 colunas
Gerenciamento = pandas.Dataframe ('gerente id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
'Nome': ['Pill', 'Dee Dee', 'Ghorak', 'Teon', 'Marky', 'Pill', 'Dee Dee', 'Ghorak', 'Teon', 'Marky'],
'IDEA': ['drenagem da casa', 'all', 'abastecimento de água', 'eletricidade', 'perfuração', 'all', 'abastecimento de água', 'eletricidade', 'eletricidade', 'irrigação'],
'Demografia': ['Ap', 'Gujarat', 'Patna', 'Indore', 'Noruega', 'Ap', 'Gujarat', 'Patna', 'Indore', 'Noruega'])
Print ("Real: \ n")
Impressão (gerenciamento)

Saída:

Cenário 1: Exiba os nomes das colunas usando Head () e Tail ()

Usamos os métodos Head () e Tail () para exibir as linhas superior e as últimas linhas no quadro de dados. Nisso, também temos os nomes das colunas junto com as linhas. A cabeça () exibe as 5 primeiras linhas por padrão e a cauda () retorna as últimas 5 linhas por padrão.

Sintaxe:
Primeiro -

Dataframe_object.cabeça (n)

Durar -

Dataframe_object.cauda (n)

Exemplo 1: Exiba as linhas superiores
Vamos exibir os primeiros 3 e 7 registros separadamente do quadro de dados que criamos no início deste artigo.

# Display Top 3 Records
Impressão (gerenciamento.cabeça (3))
imprimir()
# Display Top 7 Records
Impressão (gerenciamento.cabeça (7))

Saída:

Nos dois resultados, podemos ver que os nomes das colunas são devolvidos junto com as linhas.

Exemplo 2: exibir as últimas linhas
Vamos exibir as últimas 5 linhas.

# Display Last 5 Records
Impressão (gerenciamento.cauda())

Saída:

Podemos ver que os nomes das colunas são devolvidos junto com as linhas.

Cenário 2: Usando as colunas

As colunas são o atributo no quadro de dados de pandas que retorna todos os nomes de colunas em um objeto indexado.

Sintaxe:

Dataframe_object.colunas

Exemplo 1:

# Obtenha todas as colunas usando colunas
Impressão (gerenciamento.colunas)

Saída:

Os nomes das colunas são retornados em um objeto de índice.

Exemplo 2: colunas usando o loop for
No exemplo anterior, os nomes das colunas são retornados em um objeto de índice. Se você deseja apenas as colunas, pode iterar o objeto de índice usando o loop for e exibir os nomes das colunas.

# Obtenha todas as colunas do DataFrame de gerenciamento
Para todos na administração.colunas:
Imprimir Tudo)

Saída:

Agora, você pode ver que apenas os nomes das colunas são devolvidos.

Exemplo 3: colunas usando valores
No exemplo anterior, os nomes das colunas são retornados em um objeto de índice. Se você deseja apenas as colunas em uma lista, pode usar o método dos valores junto com as colunas.

# Obtenha todas as colunas usando colunas.valores em uma lista
Impressão (gerenciamento.colunas.valores)

Saída:

Agora, você pode ver que apenas os nomes das colunas são retornados em uma lista.

Cenário 3: Usando as chaves ()

Keys () é semelhante às colunas que retornam os nomes das colunas em um objeto indexado. Podemos usar os valores junto com o Keys () para retornar apenas os nomes de colunas em uma lista.

Sintaxe:

Dataframe_object.chaves()
Dataframe_object.chaves().valores

Exemplo:

# Obtenha colunas usando keys ()
Impressão (gerenciamento.chaves())
# Usando keys () com valores
Impressão (gerenciamento.chaves().valores)

Saída:

Na primeira saída, as colunas são retornadas em um objeto indexado. Mas na segunda saída, as colunas são retornadas em uma lista.

Cenário 4: usando info ()

Se você deseja exibir o tipo de dados junto com a coluna e a contagem não nula, você pode usar o método info (). Ele também retorna o rangeIndex. A memória é usada pelo DataFrame.

Sintaxe:

Dataframe_object.info ()

Exemplo:

# Obtenha colunas junto com tipos de dados e valores não nulos contam.
Impressão (gerenciamento.info ())

Saída:

Cenário 5: Retorne apenas as colunas numéricas

Se você quiser retornar as colunas do tipo numérico como o Int64, Float, etc., você pode usar o _get_numeric_data () método. Ele retorna as colunas em um objeto indexado.

Sintaxe:

Dataframe_object._get_numeric_data ().colunas

Exemplo:
Vamos retornar apenas os nomes de colunas numéricas.

# Obtenha apenas colunas numéricas
Impressão (gerenciamento._get_numeric_data ().colunas)

Saída:

Dataframe_object.descrever() é outro método que retorna as estatísticas de colunas numéricas. Podemos utilizar este método para que possamos obter o nome da coluna.

Você pode colocar as colunas após descrever (), para ver apenas os nomes das colunas em um objeto indexado.

Exemplo:
Vamos retornar apenas os nomes de colunas numéricas usando o método descreve ().

# Obtenha apenas colunas numéricas para exibir as estatísticas
Impressão (gerenciamento.descrever())
Impressão (gerenciamento.descrever().colunas)

Saída:

Na primeira saída, você pode ver que apenas o "ID do gerente" é a coluna que exibe as estatísticas. É a coluna numérica. Na segunda saída, retornamos o objeto indexado que mantém o nome da coluna.

Cenário 6: Retorne as colunas com base na condição

Podemos retornar os nomes das colunas com base no tipo de dados usando a condição.

Sintaxe:

Dataframe_object.dtypes [condição].índice.valores

Exemplo:
Vamos devolver as colunas que são do tipo "Int64" e "Objeto", separadamente.

# Obtenha as colunas do tipo Int64
Impressão (gerenciamento.Dtypes [Gerenciamento.dtypes == "int64"].índice.valores)
# Obtenha as colunas do objeto de tipo
Impressão (gerenciamento.Dtypes [Gerenciamento.dtypes == "objeto"].índice.valores)

Saída:

Na primeira saída, você pode ver que apenas o "ID do gerente" é a coluna com o tipo "Int64". Na segunda saída, existem três colunas do tipo "objeto".

Conclusão

Vimos seis cenários diferentes para exibir todos os nomes de colunas. Também utilizamos os valores e colunas principalmente em todos os cenários, pois eles retornam os nomes das colunas de uma maneira concisa. No final deste artigo, você saberá como exibir os nomes das colunas e como filtrar as colunas usando os tipos de dados. Além disso, você pode visualizar os outros detalhes, como o uso da memória do DataFrame com o método info () e estatísticas de resumo com descrever ().