如何提取pandas DataFrame中除首列外的所有列名并转为列表

你不需要手动枚举列名，也不需要删除原DataFrame的首列，直接利用Pandas列索引的切片特性就能实现需求，全程不会改动原始数据：

• 最简洁的实现方式：对df.columns做切片，跳过索引为0的首列，再转成列表即可

# 存储除首列外所有列名的列表
cols_without_first = df.columns[1:].tolist()

df.columns返回的是Pandas的Index类型对象，原生支持Python通用切片规则：索引从0开始计数，[1:]表示取从位置1（即第二列）到末尾的所有元素，调用tolist()就能转换成普通Python列表。整个操作不会修改原DataFrame的任何结构和数据，首列可以正常在后续流程中调用。

• 如果你后续需要批量操作除首列外的列（比如特征计算、类型转换），甚至不需要转成列表，直接用切片后的Index对象就能做列选择，不会改动原数据：

# 临时选取除首列外的所有数据做运算，原df保持不变
sub_df = df.loc[:, df.columns[1:]]

避坑提示：不要使用df.drop(columns=df.columns[0], inplace=True)、del df[df.columns[0]]这类写法，这类操作会直接修改原DataFrame、删除首列数据，不符合你保留首列的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RadiantAine