获取 python numpy 数组的列名答案

【问题标题】：Get the column names of a python numpy array获取 python numpy 数组的列名
【发布时间】：2018-05-15 06:45:57
【问题描述】：

我有一个 csv 数据文件，其标题指示列名。

xy   wz  hi kq
0    10  5  6
1    2   4  7
2    5   2  6

我跑：

X = np.array(pd.read_csv('gbk_X_1.csv').values)

我想获取列名：

['xy', 'wz', 'hi', 'kg']

我读了这个post，但解决方案为我提供了无。

【问题讨论】：

np.genfromtxt() 和 names=True 选项可能会有所帮助。见stackoverflow.com/questions/12336234/…
我觉得你需要pd.read_csv('gbk_X_1.csv').columns.tolist()
您的问题是获取结构化数组还是从结构化数组中获取名称？如果是后者：list(x.dtype.fields).
可以，也可以使用：X = np.genfromtxt('gbk_X_1.csv', dtype=float, delimiter=',', names=True) print(X.dtype.names)

标签： python arrays pandas numpy

【解决方案1】：

使用以下代码：

import re

f = open('f.csv','r')

alllines = f.readlines()
columns = re.sub(' +',' ',alllines[0]) #delete extra space in one line
columns = columns.strip().split(',') #split using space

print(columns)

假设 CSV 文件是这样的：

xy   wz  hi kq
0    10  5  6
1    2   4  7
2    5   2  6

【讨论】：

【解决方案2】：

让我们假设你的 csv 文件看起来像

xy,wz,hi,kq
0,10,5,6
1,2,4,7
2,5,2,6

然后使用pd.read_csv 将文件转储到数据帧中

df = pd.read_csv('gbk_X_1.csv')

数据框现在看起来像

df

   xy  wz  hi  kq
0   0  10   5   6
1   1   2   4   7
2   2   5   2   6

它的三个主要组成部分是

数据，您可以通过values 属性访问它们

df.values

array([[ 0, 10,  5,  6],
       [ 1,  2,  4,  7],
       [ 2,  5,  2,  6]])

index，您可以通过index 属性访问它

df.index

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

列，您可以通过columns 属性访问它们

df.columns

Index(['xy', 'wz', 'hi', 'kq'], dtype='object')

如果要将列作为列表，请使用to_list 方法

df.columns.tolist()

['xy', 'wz', 'hi', 'kq']

【讨论】：