Python| Pandas DataFrame.axes

Pandas DataFrame 是一种二维大小可变的、潜在异构的表格数据结构，带有标记的轴（行和列）。算术运算在行标签和列标签上对齐。它可以被认为是 Series 对象的类 dict 容器。这是 Pandas 的主要数据结构。

Pandas DataFrame.axes属性通过标签或给定 DataFrame 中的布尔数组访问一组行和列。

Syntax: DataFrame.axes

Parameter : None

Returns : list

示例 #1：使用DataFrame.axes属性返回一个包含数据框轴标签的列表。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],
                   'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],
                   'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

输出 ：

现在我们将使用DataFrame.axes属性返回数据框的轴标签。

# return the axes labels of the dataframe
result = df.axes
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， DataFrame.axes属性已成功返回一个包含数据框轴标签的列表。示例 #2：使用DataFrame.axes属性返回一个包含数据框坐标轴标签的列表。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1], 
                   "B":[7, 2, 54, 3, None], 
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8], 
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]}) 
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

输出 ：

现在我们将使用DataFrame.axes属性返回数据框的轴标签。

# return the axes labels of the dataframe
result = df.axes
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， DataFrame.axes属性已成功返回一个包含数据框轴标签的列表。