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python - 当列名未知时，从 Python 中的 DataFrame 中识别列名

问题描述

我运行一个 for 循环来执行几个 SQL 查询。我将结果捕获在 DataFrame 中（再次在循环内），如下所示，用于两个验证。

Test1 的数据帧：

index  column1     column2   
0    jack          100   
1    bill          200   
2    Tom           300

DATAFRAME 寻找 Test2：

index  column1    
0    102345    
1    102345

我必须将每个 Test 的 Dataframe 的结果写入 Oracle 中的另一个表。为此，我需要获取列名。我无法确定循环中给定时间点存在多少列名称，因为 Dataframe 可以具有 1-5 列，具体取决于 SQL 运行。有没有办法做到这一点 。

从表中读取并写入 DataFrame 的代码：

def get_src_query_metadata(cursor, sql_query):

   cursor.execute(sql_query)
   columns = [col[0] for col in cursor.description]
   cursor.rowfactory = lambda *args: dict(zip(columns, args))
   data = pd.DataFrame(cursor.fetchall())
   return data

def get_target_query_metadata(cursor, sql_query):

   cursor.execute(sql_query)
   columns = [col[0] for col in cursor.description]
   cursor.rowfactory = lambda *args: dict(zip(columns, args))
   data = pd.DataFrame(cursor.fetchall())
   return data
              
def main():
   
           _JobDict_src = get_src_query_metadata(cursor, src_query[i])
           _JobDict_tgt = get_target_query_metadata(cursor, target_query[i])

如何将列名及其值分配给单独的变量。

标签： pythonpython-3.xpandas

解决方案

您可以通过此循环查找和计算列名

coln=0
for col in df.columns:
    coln+=1
    print(col)

print(coln)

并通过以下方式查找数据类型

for col in df.dtypes:
    print(col)

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