("Get the shape of empty DataFrame:", df.shape) print("Get number of rows:", df.shape[0]) print("Get number of columns:", df.shape[1]) # Example 4: Get the size of Pandas dataframe print(" Size of DataFrame:", df.size) # Example 5: Get the information of the dataframe ...
get_ftype_counts() #返回数据框数据类型float64:dense的个数 DataFrame.select_dtypes([include, include]) #根据数据类型选取子数据框 DataFrame.values #Numpy的展示方式 DataFrame.axes #返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim #返回数据框的纬度 DataFrame.size #返回数据框元素的个数 DataFrame.shape #返回数据...
This section will walk you(引导你) through the fundamental(基本的) mechanics(方法) of interacting(交互) with the data contained in a Series or DataFrame. -> (引导你去了解基本的数据交互, 通过Series, DataFrame). In the chapters to come, we will delve(钻研) more deeply into data analysis an...
DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size = (100,3)), columns=['Python','Math','En']) df df.shape # 查看DataFrame形状 (100, 3) df.head(n = 3) # 显示前N个,默认N = 5df.tail(3) # 显示后n个,默认N=5df.dtypes # 数据类型...
import pandas as pd df = pd.DataFrame([[10, 20], [30, 40], [50, 60], [70, 80]]) print(df.shape) A选项:(4, ) B选项:(4, 2) C选项:[4] D选项:(4, 1) 图一:问题解析 图二:运行截图 欢迎大家转发,一起传播知识和正能量,帮助到更多人。期待大家提出宝贵改进建议,互相交流,收获更...
this object.DataFrame.select_dtypes([include, exclude])根据数据类型选取子数据框DataFrame.valuesNumpy的展示方式DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名DataFrame.ndim返回数据框的纬度DataFrame.size返回数据框元素的个数DataFrame.shape返回数据框的形状DataFrame.memory_usage([index, deep])Memory usage of DataFrame ...
简介: Pandas基本操作:Series和DataFrame(Python) 1. Pandas介绍 Pandas是一个基于NumPy开发的工具库,用于数据处理和分析:如合并、分组、筛选和重塑数据等。Pandas的灵活性和高效性使其成为数据科学家、分析师和数据工程师的重要工具之一。 Series和DataFrame是Pandas的两种基本的数据类型,Series是一维的数据类型(可以理解...
Pandas DataFrame.shape 属性以元组形式返回 DataFrame 中的行数和列数。 例子 考虑以下 DataFrame : df = pd.DataFrame({"A":[4,5],"B":[6,7],"C":[8,9]}) df A B C 0 4 6 8 1 5 7 9 这是它的 shape 属性: df.shape (2, 3) 这意味着我们的DataFrame 具有2 行和3 列。 要访问...
DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) #条件筛选 DataFrame.mask(cond[, other, inplace, …]) #Returnan objectofsame shapeasselfandwhosecorrespondingentriesarefromselfwherecondisFalseandotherwisearefromother. DataFrame.query(expr[, inplace]) #Query the columnsofa framewithabooleanexpression. ...
Many functions, like drop, which modify the size or shape of a Series or DataFrame, can manipulate an object in-place without returning a new object: ->(可以用inplace=True来指定原定修改, 很多方法都可试一波的) "原地删除第2,3列"data.drop(['two','three'], axis='columns', inplace=Tru...