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Connaître (et afficher) toutes les colonnes d'un dataframe en Python

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Connaître (et afficher) toutes les colonnes d'un dataframe en Python

Pré-requis

Nous allons une nouvelle fois utiliser la librairie (non moins fameuse) pandas utilisée en Python.

Pour l'installation vous avez les solutions ci-dessous:

pour Python

pip install pandas

pour Python 3

pip3 install pandas

Vous n'aurez qu'à installer une seule fois votre librarie -- Sauf si vous êtes sur des environnements / machine différentes

Et ensuite vous devrez charger la librairie – à chaque fois/chaque lancement de scripts – et pour ce faire:

import pandas as pd

Afficher les columns grâce à pandas en Python

Pour afficher les colonnes d'un dataframe en Python, vous avez deux solutions:

Solution 1

for col in df.columns:
  print(col)

Solution 2

print(df.columns)

Pour chaque colonne (col) du data frame df (in df.colums) et ensuite afficher (imprimer) le résultat grâce à print()

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En savoir plus avec l'article FAQ

Connaître (et afficher) toutes les colonnes d'un dataframe en Python - FAQ

How can I check if a specific column exists in my DataFrame?

You can easily check if a column exists in your DataFrame using Python's 'in' operator. Here's how you can do it:

if 'column_name' in df.columns: print("Column exists in the DataFrame")else: print("Column does not exist in the DataFrame")

How do I rename columns in my DataFrame?

There are multiple ways to rename columns in a pandas DataFrame. The most straightforward method is using the rename() function. You can pass a dictionary mapping old column names to new ones:

df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})

How can I get the data types of all columns in my DataFrame?

Understanding the data types of your columns is crucial for data analysis. You can easily check the data types of all columns using the dtypes attribute:

print(df.dtypes)

This will display each column name along with its corresponding data type, which is particularly useful when working with large datasets.

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