然后,你可以使用df.shape来获取DataFrame的形状: print(df.shape) 输出结果应该是:(5, 3),表示这个DataFrame有5行和3列。你也可以在已经存在的DataFrame上使用df.shape来获取它的形状。例如: print(df.shape) # 输出:(5, 3) 除了获取形状,你还可以使用df.shape来重新塑形DataFrame。例如,你可以使用reshape(-1...
shape属性返回一个元组,包含DataFrame的行数和列数。 columns属性 print(df.columns) columns属性返回DataFrame的列名列表。 index属性 print(df.index) index属性返回DataFrame的索引对象。 4. 数据操作 添加列 df['Salary'] = [50000,60000,70000]print(df) 可以通过直接赋值的方式为DataFrame添加新的列。 删除列 ...
Python Pandas ŌĆō 如何使用 Pandas DataFrame 属性:shape编写一个Python程序,从products.csv文件读取数据并打印行和列的数量。然后打印前十行’product’列的值与’Car’匹配。假设你有一个’products.csv’文件,行和列的数量以及前十行中’product’列值与’Car’匹配的结果分别为...
df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])print(df)print(df.values)print(df.index)print(df.shape)print(df.dtypes) 二、选取数据框的列或行 DataFrame.loc[行索引名称,列索引名称],如果传入的不是索引名称,那么切片操作将无法执行。 DataFrame.iloc[行...
pandas. DataFrame.shape() 以下代码执行的结果为? import pandas as pd df = pd.DataFrame([[10, 20], [30, 40], [50, 60], [70, 80]]) print(df.shape) A选项:(4, ) B选项:(4, 2) C选项:[4] D选项:(4, 1) 图一:问题解析 图二:运行截图 欢迎大家转发,一起传播知识和...
假如dataframe1.shape=(5,4),dataframe2.shape=(5,6),运行代码:dataframe3=pd.concat([dataframe1,dataframe2], axis=1),则dataframe3.shape=(5,10)。关键点是axis=1,指明是列的拼接 三、dataframe插入行 插入行数据,前提是要插入的这一行的值的个数能与dataframe中的列数对应且列名相同,思路:先切割,再...
1、获取DataFrame的形状 我们需要导入pandas库并创建一个DataFrame对象,我们可以使用shape方法获取其形状。 import pandas as pd 创建一个DataFrame对象 data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) ...
df.shape 输出结果:(3, 3) 7. dtypes属性 用处:返回每列的数据类型。 语法规范:DataFrame.dtypes 使用实例:df.dtypes 输出结果:A int64B int64C int64dtype: object 数据选择与过滤 1. iloc方法 用处:基于行号和列号进行选择和过滤。 语法规范:DataFrame.iloc[row_selection, column_selection] row_selection:...
Pandas DataFrame API 手册 DataFrame 是一个二维标签化数据结构,你可以将其想象为一个 Excel 电子表格或者 SQL 表,或者是一个字典类型的集合。 以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册: DataFrame 构造函数 方法 描述
DataFrame是一种二维的表格型数据结构，它由多个Series组成，每一列都是一个Series。DataFrame非常适合处理带有标签的数据，并支持灵活的索引操作。此外，DataFrame还能够轻松处理缺失数据。以下是创建DataFrame的一些方法：查询和操作数据 Pandas提供了丰富的属性和方法来查询和操作DataFrame或Series中的数据。例如：shape: ...