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...
方法1:使用empty属性 if df.empty: print("dataframe为空") else: print("dataframe不为空") 方法2:使用shape属性 if df.shape == (0, 0): print("dataframe为空") else: print("dataframe不为空") 方法3:使用size属性 if df.size == 0: print("dataframe为空") else: print("dataframe不为空")...
简介:在Pandas中,有多种方法可以获取DataFrame的行数。最常见的方法是使用`.shape`属性,它返回一个包含两个元素的元组,第一个元素是行数,第二个元素是列数。另一种方法是使用`.count()`方法,它返回一个Series,其中包含每列的非空元素数量。此外,您还可以使用`.size`属性或`.shape`属性结合NumPy数组来获取行...
df = pd.DataFrame(data) 使用shape属性获取形状信息 shape = df.shape print("Shape of the DataFrame:", shape) 输出结果: Shape of the DataFrame: (3, 3) 4、使用shape属性获取Series对象的形状信息 同样,我们也可以使用shape属性获取Series对象的形状信息,Series对象只有一个维度(行或列),因此shape属性返回...
df.shape[0] # 行数 3 df.shape[1] # 列数 3 11 参考资料 Pandas 根据值查索引 Pandas中loc和iloc函数用法详解(源码+实例) pandas: transfer Int64Index to int 将Int64Index转换为int类型 python——修改Dataframe列名的两种方法 如何将dataframe单列的int类型转化为str类型 Pandas对一列做运算 pandas...
一、DataFrame 的常用操作 # 通过 DataFrame 构造数据框d = [[1.0,2.2,3,4],[1,2,3,4],[7,8,9,0],[3,5,7,9]]print(d) df = pd.DataFrame(d)print(df)# index 修改行名称,columns 修改列名称df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])...
fill_value=0 ).reset_index().round(2)) 重命名列 tmp_pivot.columns.name='' 打印透视表 tmp_pivot 结果如下。 现在我们将探索Pandas中的“style”模块,它使我们能够增强DataFrame的视觉呈现。“style”模块提供了不同的选项来修改数据的外观,允许我们自定义以下方面: 给单元格着色:根据单元格值或条件应用...
如果data为ndarray(2D) 或list(2D),那么缺少DataFrame需要的行、列索引信息,需额外提供 提供index或columns,必须和data的行 或 列长度相同 如果不提供,则默认生成range(0, data.shape(0)) 注意data无 行索引,无 列索引的情况: 如果data为dict of ndarray(1D) 或 list(1D),所有ndarray或list的长度必须相同,此...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.read_excel("../data/年度数据.xls")total_rows=df.shape[0]skip_rows=[0,1,total_rows]df=pd.read_excel("../data/年度数据.xls",skiprows=skip_rows)df.index=["零","一","二","三","四","五","六","七","八","九","十"] ...
)# 行索引df.index# 执行结果RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)# 形状：3行2列df.shape# 执行结果(3, 2)# 查看前2条数据df.head(2)# 查看最后2条数据df.tail(2)# 设置 index 行索引df.index = list("ABC")df# 设置 columns 列索引df.columns = ["name2","age2"]df# 创建 DataFrame ...