Pandasのgroupby関数で取得した格列のカラム部分を取得する方法はありますでしょうか？？

Question

Pandasの以下のコードで取得したデータフレームの各カラム部分を取得することは可能でしょうか？？
やりたいこととしては、このfor文の中でカラム部分を変数に格納し、空のリストのtimestampにappendして行きたいです。
データフレームに関して知識不足な所もあるので、何か用語など不可解な部分がありましたら申し訳ございません。

timestamp = []
    for c in push_date_df.columns:
        push_num = push_date_df.groupby(c)[c].count()
        print(push_num)

上記のprint部分出力

push1_date←この部分をfor文の中で取得して変数に格納したいです。
2021-04-29    4
2021-04-30    1
2021-05-01    2
2021-05-02    1
2021-05-03    4
Name: push1_date, dtype: int64
push2_date←この部分をfor文の中で取得して変数に格納したいです。
2021-05-12    8
2021-05-13    1
2021-05-14    2
2021-05-15    8
Name: push2_date, dtype: int64
push3_date←この部分をfor文の中で取得して変数に格納したいです。
2021-05-17    7
2021-05-18    1

Comments

[bsdfan]

cに入っている値がそれだと思うのですが、やりたいことは違いますか？
← 読み直してわかりました。
「この部分」というのが、push1_dateというカラム名をさしているのではなくて、その中身だったんですね。

[amaturePy]

いえいえ！前回の処理とは別の物になります。
前回頂いたお答えでその際の問題点は解決させて頂きました！
ありがとうございました！

Answer 1

以下のようにindexを取得してループ処理できます。
ただ、drop_duplicatesで重複を除くだけでもよいように思います。

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """
push1_date,push2_date
2021-04-29,2021-05-12
2021-04-30,2021-05-13
2021-04-29,2021-05-12
2021-04-30,2021-05-13"""
df = pd.read_csv(StringIO(s),parse_dates=[0,1])

ts = []
for c in df.columns:
    sr = df.groupby(c)[c].count()
    for dt in sr.index:
        ts.append(dt)

print(ts) # [Timestamp('2021-04-29 00:00:00'), Timestamp('2021-04-30 00:00:00'), Timestamp('2021-05-12 00:00:00'), Timestamp('2021-05-13 00:00:00')]

ts = []
for c in df.columns:
    ts += df[c].drop_duplicates('first').tolist()
print(ts) # [Timestamp('2021-04-29 00:00:00'), Timestamp('2021-04-30 00:00:00'), Timestamp('2021-05-12 00:00:00'), Timestamp('2021-05-13 00:00:00')]

Comments

[amaturePy]

ありがとうございます。なるほど。.indexで取得できたのですね。無事実装できました。pandasのAPIドキュメントを再度読んでみます。