R的名称功能是否等于Pandas df.columns？答案

【问题标题】：Is R's names function equal to Pandas df.columns?R的名称功能是否等于Pandas df.columns？
【发布时间】：2019-10-30 08:56:19
【问题描述】：

我的任务是将 R 脚本转换为 Python。我正在尝试了解其功能。

脚本如下所述。

#get id for single_triad
id <- names(forecast_object_list[single_triad_index])

forecast_object_list 是从 R 的 by() 函数返回的东西。我不确定它是 R 中的 list 还是 dataframe。

single_triad_index 是 for 循环中的整数计数器。

这个 names() 函数实际上做了什么？

我无权访问 R 脚本中用于执行和查看数据格式的数据库。

经过一番研究，我了解到它在数据框中返回标头。 http://www.endmemo.com/program/R/names.php

这是否意味着我可以使用 pandas 的 df.columns 从如下数据框中获取列名：

list(my_dataframe.columns.values)

这两个相等吗？还是我猜错了？

【问题讨论】：

我不确定数据格式是什么，以及实际数据中有多少列，因为我现在无法访问。我尝试使用示例数据框并获得了列名。我只是想确保在转换过程中没有遗漏任何内容。

标签： python r pandas dataframe

【解决方案1】：

names() 返回对象元素的名称。例如，如果我们在以下每个元素上调用names，R 将返回[1] "a" "b"：

ve <- c(a = 1, b = 2) # atomic vector
li <- list(a = 1, b = 2) # list
df <- data.frame(a = 1, b = 2) # data frame

为了您的目的，值得知道数据框只是一种特殊的列表 - is.list(li) 和 is.list(df) 都将返回 TRUE。这意味着，根据您所做的工作，您通常不需要区分这两个数据对象。也就是说，有时存在差异，例如names() 适用于数据框和列表，colnames() 仅适用于数据框（和矩阵等）。这最终取决于可用的属性。

如果我们将上面的内容与 Python 进行比较，那么结果似乎是相同的。我认为主要区别在于names() 是可用于多种数据对象类型的通用访问器，而.columns 是Pandas DataFrame 对象的特定属性。

df = DataFrame({'a':[1], 'b':[2]})
df.columns.to_list()
# ['a', 'b']

【讨论】：