出于好奇，使用 df.columns 或 df.keys() 获取 DataFrame 的列名(假设为 df)之间有什么实际区别吗？
我已经按类型检查了输出，它似乎完全相同。我是不是遗漏了什么，或者这两种方法和看起来一样多余？一种比另一种更适合使用吗？
谢谢。
最佳答案
看起来没有实际区别，如果有，我真的很想知道它是什么。您可能在文档中看到 DataFrame.columns有列标签，它是一个轴属性和 DataFrame.keys获取信息轴。我认为由于前者是属性或引用，而后者是可调用方法，因此该方法需要更多时间来执行。我没有对此进行测试，但我很确定，即使存在差异，也不重要。此外，它们都返回相同的类型:
>>> type(data.columns)
<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>
>>> type(data.keys())
<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>
关于python-3.x - 使用 Dataframe.columns 和 Dataframe.keys() 获取列名有什么区别吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56649500/