# 使用size属性和列数计算行数 num_rows = df.size // len(df.columns) print(f"DataFrame的行数: {num_rows}") 综上所述,最常用且推荐的方法是使用shape属性或len()函数来获取Pandas DataFrame的行数。这两种方法都简洁明了,且易于理解和使用。 🎯一键安装IDE插件,智能感知本地环境,精准解答深得你心...
num_rows = df.size // len(df.columns)(这里通过整除size和列数来计算行数)。 使用NumPy数组: 如果您已经有DataFrame的数据存储在一个NumPy数组中,可以使用NumPy的shape属性来获取行数。 示例代码: import numpy as np(如果尚未导入NumPy) num_rows = df.values.shape[0](这将返回数组的第一个维度的长度,...
您可以使用DataFrame来加载、处理和分析结构化的数据,进行数据探索和预处理,以及进行统计分析和建模等任务。 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...
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
DataFrame # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) 创建构造方法介绍 ''' data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。 index:索引值,或者可以称为行标签。 columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …...
1 DataFrame的常用属性及方法DataFrame是Pandas中最常见的对象,Series数据结构的许多属性和方法在DataFrame中也一样适用 movie = pd.read_csv('data/movie.csv') # 打印行数和列数 movie.shape 输出结果 …
import cudf # 创建一个 GPU DataFrame df = cudf.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}) 其他代码 第二种是加载cudf.pandas 扩展程序来加速Pandas的源代码,这样不需要更改Pandas的代码,就可以享受GPU加速,你可以理解cudf.pandas 是一个兼容层,通过拦截 Pandas API 调用并将其映射到 cuDF ...
df=pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100,25)),columns=[f'column{i}'foriinrange(0,25)])print(df) 现在,如果列数超过显示选项display.max_rows的值,则输出DataFrame可能不完整,如下所示。仅显示一部分列(缺少第4列和第5列),而其余列以多行方式打印。
同Series一样,DataFrame也可以使用布尔索引获取数据子集。 # 使用布尔索引获取部分数据行movie[movie['duration']>movie['duration'].mean()] 输出结果 2006 rows × 28 columns 可以传入布尔值的列表,来获取部分数据,True所对应的数据会被保留 movie.head()[[True,True,False,True,False]] ...
('out_sheet.xlsx', #指定文件路径 engine='openpyxl', #代表所使用的引擎 mode='w', #写入模式 ) #生成随机数据 df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4), columns=list('ABCD')) df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10,4)), columns=["col1", "col2", "col3", "col4...