row_count = df.shape[0] print(f"总行数: {row_count}") 使用len函数: 直接对DataFrame对象使用len函数也可以获取总行数。 python row_count = len(df) print(f"总行数: {row_count}") 使用count方法: count方法用于计算每列的非缺失值数量,如果对某列应用count方法,其结果也可以代表总行数(假设该列...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] } df = pd.DataFrame(data) # 计算行数 row_count = df.shape[0] print(f"行数: {row_count}") 使用len()函数 len()函数也可以用来获取 DataFrame 的行数。
df = pd.DataFrame(data) # 统计 DataFrame 行数 row_count = df.shape[0] print("DataFrame 行数:", row_count) ``` 在这个示例中,我们首先导入了Pandas 库并创建了一个简单的 DataFrame。然后,我们使用 `shape` 属性中的 `rows` 参数来获取 DataFrame 的行数,并将其存储在变量 `row_count` 中。最...
索引是 DataFrame 中用于唯一标识每一行或每一列的标签。Pandas 允许用户自定义索引,也可以使用默认的整数索引。 (1)行索引(Row Index) 行索引用于标识 DataFrame 中的每一行。如果不指定行索引,Pandas 会使用从 0 开始的整数序列作为默认索引。行索引可以是数字、字符串或日期等任何可哈希的对象。 (2)列索引(Col...
在Pandas DataFrame中为新列设置参数通常是指根据现有数据创建一个新列,并可能应用某些条件或计算。以下是一些基本示例: ### 创建新列 假设你有一个DataFrame `df`,并且...
DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一，它可以看作是一种二维的表格数据结构，类似于电子表格或关系...
value = df['column_name'].sum ()# 计算列的平均值mean_value = df['column_name'].mean()# 计算列的最大值max_value = df['column_name'].max()# 计算列的最小值min_value = df[ 'column_name' ].min()# 统计列中非空值的个数count = df['column_name'].count() # 对DataFrame进行...
df[df.columns[0]].count()(== 第一列 中非NaN 值 的数量) 重现情节的代码: import numpy as np import pandas as pd import perfplot perfplot.save( "out.png", setup=lambda n: pd.DataFrame(np.arange(n * 3).reshape(n, 3)), n_range=[2**k for k in range(25)], kernels=[ lambda...
row['name'], row['gender'], row['count']), axis= 1) 这时所添加的进度条就美观了不少。 2.3 applymap() applymap()是与map()方法相对应的专属于DataFrame对象的方法,类似map()方法传入函数、字典等,传入对应的输出结果,不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素,因此其...