怎么申请一个免费域名,长安seo排名优化培训,威海北京网站建设,网站建设进度表下载pandas的dataframe提供了多种方法获取其中数据的行的数量#xff0c;本偏文章就是介绍几种获取dataframe行和列出量的方法。
为了能够详细说明如何通过代码获取dataframe的行数和列数#xff0c;需要先创建一个dataframe如下#xff1a;
import pandas as pdtechnologies …pandas的dataframe提供了多种方法获取其中数据的行的数量本偏文章就是介绍几种获取dataframe行和列出量的方法。
为了能够详细说明如何通过代码获取dataframe的行数和列数需要先创建一个dataframe如下
import pandas as pdtechnologies {Language:[English,Chinese,Korean,Spanish,Germany],Tuition Fee :[11000,15000,13000,14000,12000],Duration:[30days,50days,30days, 10days,100days],Discount:[0.9,0.8,0.5,0.6,0.3]}
df pd.DataFrame(technologies)
print(df)
运行结果如下 从运行结果可以得到行的数量是5行列的数量是4列。
一、 需要注意的两个函数
dataframe.size
dataframe虽然也提供了size函数但是它并不是返回纯粹的行的数量如下代码尝试打印出size的值
print(DataFrame.size, str(df.size))
打印的结果是 可以看出返回的是行和列数量的乘积所以切记不能用错了。
dataframe.count
dataframe虽然也提供了count函数但是它返回的数值和行的数量以及列的数量也没啥关系如下代码尝试打印出count的值
print(DataFrame.Count, df.count())
打印结果是 根据dataframe.count的说明文档它的作用主要是统计每一列或者行【根据第一个参数axis0表示行1表示列】的不是NA的值的数量。不过根据count返回的结果可以知道它可以用于统计行的数量和列的数量详细可以参考下述的第四种方法。
二、 获取行数和列数的四种方法
第一种方法、是通过dataframe或者index获取行的数量
print(行的数量是:, len(df.index))
print(行的数量是:, len(df))
print(列的数量是:, len(df.columns))
打印的结果如下 第二种方法、是通过DataFrame.axes获取行的数量
print(df.axes 行的数量是:, len(df.axes[0]))
print(df.axes 列的数量是:, len(df.axes[1])) 得到的结果如下 DataFrame.axes相当于一个坐标轴0表示横坐标也就是行的数量1表示纵坐标也就是列的数量。 第三种方法、是通过DataFrame.shape[0]获取行的数量
row_count df.shape[0] # 返回行的数量
col_count df.shape[1] # 返回列的数量
print(df.shape 行的数量是:, row_count )
print(df.shape 列的数量是:, col_count )
打印结果如下 第四种方法、是通过DataFrame.count()获取行的数量
print(df.count() 返回的结果是:, df.count() ) 通过结果可以看出这里的dataframe的count函数其实是返回每一列有多少个元素。要想获取具体的行的数量和列的数量需要进一步解析dataframe.count返回的变量的内容示例代码如下
print(df.Count 行的数量是, len(df.count(axis0)))
print(df.Count 列的数量是, len(df.count(axis1)))
打印结果如下 在本文中介绍了如何使用DataFrame查找/获取DataFrame中的行数和列数。希望您能够通过本文进一步裂解dataframe的内部结构。
