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在Python中，columns通常用于处理数据表格，例如Pandas库中的DataFrame对象，Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了许多方便的函数和方法来操作和分析数据，在本文中，我们将详细介绍columns的用法，包括如何创建、访问、修改和删除列。

（图片来源网络，侵删）

1、创建DataFrame并设置列名

我们需要导入Pandas库，并创建一个DataFrame对象，在创建DataFrame时，我们可以通过传递一个字典来设置列名，字典的键将作为列名，值可以是列表或其他可迭代对象，表示该列的数据。

import pandas as pddata = {    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],    '年龄': [25, 30, 35],    '城市': ['北京', '上海', '深圳']}df = pd.DataFrame(data)

2、访问列

要访问DataFrame中的某一列，可以使用以下方法：

使用点符号：df.column_name

使用方括号：df['column_name']

要访问上面创建的DataFrame中的“姓名”列，可以使用以下代码：

names = df.姓名或者names = df['姓名']

3、修改列名

要修改DataFrame中的列名，可以使用rename方法。rename方法接受一个字典，其中键是原始列名，值是新列名。

将上面的DataFrame中的“姓名”列重命名为“名字”，可以使用以下代码：

df = df.rename(columns={'姓名': '名字'})

4、添加新列

要向DataFrame中添加新列，可以直接为新列名分配一个值，这个值应该是一个与DataFrame行数相同的可迭代对象，例如列表或Series。

向上面的DataFrame中添加一个名为“职业”的新列，可以使用以下代码：

jobs = ['程序员', '设计师', '产品经理']df['职业'] = jobs

5、删除列

要删除DataFrame中的某一列，可以使用drop方法。drop方法接受一个列名列表，并返回一个新的DataFrame，其中已删除指定的列，默认情况下，axis参数设置为0，表示删除行，要删除列，需要将axis参数设置为1。

从上面的DataFrame中删除“职业”列，可以使用以下代码：

df = df.drop(columns=['职业'])

6、选择多个列

要选择DataFrame中的多个列，可以将列名列表传递给点符号或方括号。

要选择上面的DataFrame中的“年龄”和“城市”列，可以使用以下代码：

age_and_city = df[['年龄', '城市']]

7、重排列顺序

要重排DataFrame中的列顺序，可以使用reindex方法。reindex方法接受一个新列名列表，并返回一个新的DataFrame，其中列顺序已更改。

将上面的DataFrame中的列顺序更改为“城市”、“年龄”、“名字”，可以使用以下代码：

df = df.reindex(columns=['城市', '年龄', '名字'])

总结一下，columns在Python的Pandas库中用于处理数据表格的列，通过掌握创建、访问、修改和删除列的方法，我们可以更方便地对数据进行分析和处理，希望本文能帮助您了解columns的用法，并在实际应用中发挥作用。