(1)如果只是需要访问DataFrame某几行数据的实现方式则采用数组的选取方式,使用“:”。 (2)head和tail也可以得到多行数据,但是用这两种方法得到的数据都是从开始或者末尾获取的连续数据;默认参数为访问5行,只要在方法后方的“()”中填入访问行数即可实现目标行数的查看。 3、查看访问DataFrame中的数据——loc,iloc...
df=pd.DataFrame(details,columns=['Name','Age','University'], index=['a','b','c','d']) # Get the info of data frame df.info() 输出: 在上面的代码中,Index 中的值给出了行数,Data columns 中的值给出了列数。 方法3:使用len()方法 len() 方法用于单独获取行数和列数。 语法: len(...
Pandas DataFrame 获取行和列的个数 importpandasaspdimportnumpyasnp data=pd.DataFrame(np.random.randint(100,size=(5,8)))data # (行数,列数)data.shape(5,8) # 行数len(data)5 # 元素的个数data.size40 # 行数print(data.size/data.columns.size)# 浮点数除法print(data.size//data.columns.size...
pyspark 的 dataframe 对象数据获取行数和列数和 pandas 的 dataframe 的操作不同,它并没有 shape 属性。 1推荐方法 推荐方法 这里给出 python 的方式,java 和 scala 方式类同: # 获取行数调用 dataframe 对象的 count 函数 row_num = df.count() 获取列数代码如下: col_num = len(df.columns)...