我想从 pandas DataFrame 中获取列标题列表。 DataFrame 将来自用户输入，因此我不知道将会有多少列或将调用它们。
例如，如果我给这样的 DataFrame：
>>> my_dataframe
y gdp cap
0 1 2 5
1 2 3 9
2 8 7 2
3 3 4 7
4 6 7 7
5 4 8 3
6 8 2 8
7 9 9 10
8 6 6 4
9 10 10 7我想得到一个如下所示的列表：
>>> header_list
[y, gdp, cap]您可以通过执行以下操作将值作为列表获取：
list(my_dataframe.columns.values)您也可以简单地使用:(如Ed Chum 的回答所示 ）：
list(my_dataframe)有一种内置的方法，性能最高：
my_dataframe.columns.values.tolist() .columns返回一个 Index， .columns.values返回一个数组，它有一个辅助函数.tolist来返回一个列表。
如果性能对您不那么重要， Index对象定义了一个可以直接调用的.tolist()方法：
my_dataframe.columns.tolist()性能差异显而易见：
%timeit df.columns.tolist()
16.7 µs ± 317 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
%timeit df.columns.values.tolist()
1.24 µs ± 12.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)对于那些讨厌打字的人，你可以在df上调用list ，如下所示：
list(df)做了一些快速测试，也许不出所料，使用dataframe.columns.values.tolist()的内置版本是最快的：
In [1]: %timeit [column for column in df]
1000 loops, best of 3: 81.6 µs per loop
In [2]: %timeit df.columns.values.tolist()
10000 loops, best of 3: 16.1 µs per loop
In [3]: %timeit list(df)
10000 loops, best of 3: 44.9 µs per loop
In [4]: % timeit list(df.columns.values)
10000 loops, best of 3: 38.4 µs per loop （我仍然非常喜欢list(dataframe) ，所以感谢 EdChum！）