df = pd.DataFrame(data) 使用shape属性获取行数和列数 row_count = df.shape[0] print("使用shape属性获取行数:", row_count) 使用len()函数获取行数 row_count = len(df) print("使用len()函数获取行数:", row_count) 使用nrows属性获取行数 row_count = df.nrows print("使用nrows属性获取行数:...
row_count = len(df) print(f"行数: {row_count}") 优势 简洁性: 这些方法都非常简洁,易于理解和实现。 高效性: Pandas 内部优化了这些操作,使得在大规模数据集上也能快速执行。 应用场景 数据清洗: 在处理数据之前,了解数据的大小(行数)有助于规划后续的处理步骤。
df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...
# 使用 len() 函数获取行数 row_count = len(df) print(f"行数: {row_count}") 优势 简洁性: Pandas 提供了非常简洁的 API 来处理数据,使得统计行数这样的操作变得非常直观。 效率: Pandas 内部使用了高效的 C 和 Cython 代码来处理数据,因此在处理大数据集时也能保持较高的性能。 灵活性: 可以轻松地...
###统计信息rowcount,columncount=df.shapedf.info()df.columns.values##列名df.dtypesdf.describe()df["is_canceled"].value_counts()##列is_canceled中每个值的数量set(df["is_canceled"])#不同值,值去重df["adr"].describe()##每个类别数量图dataframe['is_canceled'].value_counts().plot(kind='bar...
label2, label3]]# 通过整数索引选择单行df.iloc[index]# 通过整数索引选择多行df.iloc[start_index:end_index]# 根据条件过滤行df[df['column_name'] > 5 ] # 使用多个条件过滤行df[(df['column_name1'] > 5) & (df['column_name2'] == 'value')]# 通过标签选择特定的行和列df.loc[row_lab...
count() != len(df): row = df[i][df[i].isnull().values].index.tolist() print('列名:"{}", 第{}行位置有缺失值'.format(i,row)) # 众数填充 heart_df['Thal'].fillna(heart_df['Thal'].mode(dropna=True)[0], inplace=True) # 连续值列的空值用平均值填充 dfcolumns = heart_df_...
len() 函数):", row_count) # 使用 .shape 属性 row_count = df.shape[0] # 获取第一个元素,即行数 print("行数(使用 .shape 属性):", row_count) # 使用 .count() 属性 row_count = df.count().iloc[0] # 获取第一个元素,即行数 print("行数(使用 .count() 属性):", row_count) ...
2.len(df) The fastest approach (slightly faster thandf.shape) is just to calllen(df)orlen(df.index). Both approaches return the DataFrame row count, the same as theindexlength. nrows =len(df)# ornrows =len(df.index) 3.df[df.columns[0]].count() ...
print('df的列:\n',cName) print('df的值:\n',df[cName]) print("-"*10) 遍历行 第一种:apply方式 推荐 def new_data(row): """增加别名列""" drug_name = row['药品名称'] try: row['别名'] = drug_name.rsplit('(',1)[1].strip(')') row['药品名称'] = drug_name.rsplit(...