1.获取列名
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
输出：
a b c d
0 1.0 a NaN NaN
1 2.0 b 0.0 NaN
2 4.0 NaN 4.0 NaN
3 NaN NaN NaN NaN
4 7.0 d NaN NaN
5 9.0 e 5.0 NaN四种获取列名的方式：
print(df.columns) # 输出是一个index类型: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object'), 可以进行遍历，其每一个元素是string,
print(list(df)) # 输出是一个list: ['a', 'b', 'c', 'd']
print(df.keys) # 输出是: <bound method NDFrame.keys of a b c d ,不可以进行遍历
print(df.keys())# 输出是：Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object').,可以进行遍历，其每一个元素是string
2.添加列名
如果一个矩阵，将其变为dataframe格式，没有列名，打印行数、列数以及选取某一列，选取某一列时，直接df[index]，注意想获取第三列，index应该等于2，列索引从0开始。
df = pd.DataFrame([[1, 2, 4, np.nan,7, 9], ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]])
print(df)
print(df.columns) # 会显示有多少列
print(df[2]) # 显示第三列，注意：列索引是从0开始
print(df.shape) #输出是（4,6）4行6列
输出：
0 1 2 3 4 5
0 1 2 4.0 NaN 7 9
1 a b NaN NaN d e
2 NaN 0 4.0 NaN NaN 5
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)
0 4.0
1 NaN
2 4.0
3 NaN
Name: 2, dtype: float64想给他们添加列名，使用方法如下：
df.columns=['a','b','c','d','e','f']
print(df)
print(df['a'])
输出：
0 1 2 3 4 5
0 1 2 4.0 NaN 7 9
1 a b NaN NaN d e
2 NaN 0 4.0 NaN NaN 5
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
a b c d e f
0 1 2 4.0 NaN 7 9
1 a b NaN NaN d e
2 NaN 0 4.0 NaN NaN 5
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
0 1
1 a
2 NaN
3 NaN
Name: a, dtype: object3.列名覆盖
如果一个dataframe已经有列名字，可以进行覆盖。或者是当你不确定是否有列名，那么直接复制吧，反正是可以直接覆盖，按照你想命名的列名称呼这一列即可：
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
print(df)
df.columns = ['aa', 'bb', 'cc', 'dd']
print(df)
输出：
a b c d
0 1.0 a NaN NaN
1 2.0 b 0.0 NaN
2 4.0 NaN 4.0 NaN
3 NaN NaN NaN NaN
4 7.0 d NaN NaN
5 9.0 e 5.0 NaN
aa bb cc dd
0 1.0 a NaN NaN
1 2.0 b 0.0 NaN
2 4.0 NaN 4.0 NaN
3 NaN NaN NaN NaN
4 7.0 d NaN NaN
5 9.0 e 5.0 NaN