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Python pandas如何获取数据的行数和列数

这篇文章将为大家详细讲解有关Python pandas如何获取数据的行数和列数,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

获取 pandas 数据框的行数

Pandas 提供了几个方便的方法来获取数据框的行数:

  • shape 属性: shape 属性是一个元组,其中包含数据框的行数和列数。第一个值表示行数。

    df.shape[0]  # 返回行数
  • .count() 方法: .count() 方法返回每个列的非空值的个数。这对于获取数据框的行数也很有用,因为它将返回所有列的非空值的总和。

    df.count()  # 返回每个列的非空值的个数
    df.count().sum()  # 所有列的非空值的总和
  • .info() 方法: .info() 方法提供有关数据框的信息摘要,其中包括行数。

    df.info()  # 显示数据框的摘要信息,包括行数

获取 pandas 数据框的列数

类似地,可以采用以下方法获取数据框的列数:

  • shape 属性: shape 属性返回数据框的行数和列数。第二个值表示列数。

    df.shape[1]  # 返回列数
  • .shape[1] 还可以使用数据框的 .shape[1] 属性直接获取列数。

    df.shape[1]  # 返回列数
  • .columns 属性: .columns 属性返回一个包含数据框所有列名的 Index 对象。可以获取 Index 对象的长度来确定列数。

    len(df.columns)  # 返回列数

示例

以下示例演示了如何使用这些方法来获取 pandas 数据框的行数和列数:

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({
    "Name": ["John", "Mary", "Peter", "Susan"],
    "Age": [25, 30, 45, 32]
})

# 获取行数
print("行数:", df.shape[0])
print("行数(使用 .count()):", df.count().sum())
print("行数(使用 .info()):")
df.info()

# 获取列数
print("列数:", df.shape[1])
print("列数(使用 .shape[1]):", df.shape[1])
print("列数(使用 .columns):", len(df.columns))

输出:

行数: 4
行数(使用 .count()): 4
行数(使用 .info()):
<class "pandas.core.frame.DataFrame">
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   Name     4 non-null      object
 1   Age      4 non-null      int64 

列数: 2
列数(使用 .shape[1]): 2
列数(使用 .columns): 2

以上就是Python pandas如何获取数据的行数和列数的详细内容,更多请关注编程学习网其它相关文章!

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