import pandas as pd def get_dataframe_length(df): length = len(df) return length 在这个函数中,我们首先导入了Pandas库,并定义了一个名为get_dataframe_length()的函数,该函数接受一个Dataframe作为参数。然后,我们使用len()函数计算Dataframe的长度,并将结果存储在变量length中。最后,我们返回这个长度值。
dtype='int64', length=3199296) 要么像这样重新分配drop_index的结果npr = npr.reset_index(drop=True),要么在npr.reset_index(drop=True, inplace=True)的地方重新分配,因为reset_index的默认值是创建一个需要分配给变量的新DataFrame对象。
shape[1]) # Example 4: Get the size of Pandas dataframe print(" Size of DataFrame:", df.size) # Example 5: Get the information of the dataframe print(df.info()) # Example 6: Get the length of rows print(len(df)) # Example 7: Get the number of columns in a dataframe print(le...
game_lengths.reset_index().plot.scatter('year','length_minutes') plt.show() 从1940 年代以来,棒球比赛的持续时间越来越长。 总结和下一步 我们已经了解了 pandas 使用不同数据类型的方法,然后我们使用这种知识将一个 pandas dataframe 的内存用量减少了近 90%,而且也仅使用了一些简单的技术: 将数值列向下...
与 Series 类似，DataFrame 接受许多不同类型的输入：1D ndarray、列表、字典或 Series 的字典2D numpy....
垂直线表示这是一个Series,而不是一个DataFrame。Footer在这里被禁用了,但它可以用于显示dtype,特别是分类类型。 您还可以使用pdi.sidebyside(obj1, obj2,…)并排显示多个Series或dataframe: pdi(代表pandas illustrated)是github上的一个开源库,具有本文所需的这个和其他功能。要使用它,就要写 ...
与前面的例子不同,它可以用NumPy数组或Pandas DataFrame表示。但让我们看一下它的一些常见操作。 1. 排序 使用Pandas按列排序更具可读性,如下所示: 这里argsort(a[:,1])计算使a的第二列按升序排序的排列,然后a[…]相应地对a的行重新排序。Pandas可以一步完成。 2.按多列排序 如果我们需要使用weight列来对...
DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构,含有一组有序的列,是一个二维结构。 DataFrame可以被看做是由Series组成的字典,并且共用一个索引。 回到顶部 一、生成方式 importnumpy as npimportpandas as pd a=pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,...
## DataFrame DataFrame 是一个具有不同类型列的二维标记数据结构。你可以将它看作是一个电子表格或 SQL 表,或者是一组 Series 对象的字典。它通常是最常用的 pandas 对象。与 Series 一样,DataFrame 接受许多不同类型的输入: 1D ndarrays、列表、字典或 Series 的字典 2-D numpy.ndarray 结构化或记录 ...
Now, we create a 3rd column named Length and use the os.map(len) function that tells the length of the list column in the dataframe. df["Length"] = df.os.map(len) df Output: | index | os | Length | | --- | --- | --- | | 2013-12-22 15:25:02 | ubuntu,mac-osx...