Get Size of the Pandas DataFrame 在本文中,我们将讨论如何使用 Python 获取 Pandas Dataframe 的大小。 方法一:使用df.size 这将返回dataframe的大小,即行*列 语法: dataframe.size 其中,dataframe 是输入数据帧 示例:用于创建学生dataframe和显示大小的 Python 代码 Python3实现 # import pandas module import pand...
Pandas提供了多种方法来进行编码和解码数据,例如可以使用get_dummies()方法对某一列进行独热编码,使用factorize()方法将一个类别列编码为数值列,例如: #对gender列进行独热编 df = pd.get_dummies(df, columns=['gender']) #将gender列编码为数值列 df['gender_code'] = pd.factorize(df['gender'])[0]...
# 获取元素个数 print('df 的size:\n',df.size) 6、获取df每一列的数据类型 # 获取数据类型 print('df 的dtypes:\n',df.dtypes) 7、获取df的形状 # 获取形状 print('df 的shape:\n',df.shape) 8、获取df维度 # 获取维度 print('df 的ndim:\n',df.ndim) 四、Pandas数据存储与读取 1、加载文...
index,columns=['category','size'])) 8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True) 五、数据提取 主要用到的三个函数:loc,iloc和ix,loc函数按标签值进行提取,iloc按位置...
例如,当标签列类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片,则引发报错 切片形式返回行查询,且为范围查询 切片类型与索引列类型不一致时,引发报错 loc/iloc,最为常用的两种数据访问方法,其中loc按标签值访问、iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询。与[ ]...
df.to_csv('test_ison.csv')# 保存为xlsx文件 df.to_excel('test_xlsx.xlsx',index=False)# 保存为ison文件 df.to_json('test_json.txt')3. 查看数据信息 3.1 查看前n行 3.2 查看后n行 3.3 查看行数和列数 3.4 查看列索引 3.5 查看行索引 3.6 查看索引、数据类型和内存信息 3.7 查看...
在前面的表格中,你可能已经注意到 object 类型的内存使用是可变的。尽管每个指针仅占用 1 字节的内存,但如果每个字符串在 Python 中都是单独存储的,那就会占用实际字符串那么大的空间。我们可以使用 sys.getsizeof() 函数来证明这一点,首先查看单个的字符串,然后查看 pandas series 中的项。
size=n), ...: "id": state.poisson(1000, size=n), ...: "x": state.rand(n) * 2 - 1, ...: "y": state.rand(n) * 2 - 1, ...: } ...: df = pd.DataFrame(columns, index=index, columns=sorted(columns)) ...: if df.index[-1] == end: ...: df = df.iloc[:-...
>>> len(df.compare(df)) == 0True 追加、插入、删除 虽然Series对象被认为是size不可变的,但它可以在原地追加、插入和删除元素,但所有这些操作都是: 慢,因为它们需要为整个对象重新分配内存和更新索引。 非常不方便。 下面是插入值的一种方式和删除值的两种方式: 第二种删除值的方法(通过drop)比较慢,并且...
六边箱图又称为高密度散点图,df.plot.hexbin(),若数据点太密集,该图效果优于散点图 1 2 3 4 df.plot.hexbin(x='score_math',y='score_music',gridsize=20) plt.title('math与music分数六边箱图') plt.xlabel('math score') plt.ylabel('music score') ...