DataFrame shape in Pandas refers to the dimensions of the data structure, typically represented as (rows, columns). Retrieving the shape of a DataFrame in Pandas is a fundamental operation to understand its size and structure. The shape attribute of a DataFrame returns a tuple representing the nu...
df = pd.DataFrame(data) 使用shape属性获取形状信息 shape = df.shape print("Shape of the DataFrame:", shape) 输出结果: Shape of the DataFrame: (3, 3) 4、使用shape属性获取Series对象的形状信息 同样,我们也可以使用shape属性获取Series对象的形状信息,Series对象只有一个维度(行或列),因此shape属性返回...
The dimension of the object is: 2 shape返回一个表示 DataFrame 维度的元组。元组 (a,b),其中 a 表示行数,b表示列数。import pandas as pd import numpy as np d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,...
要返回dataframe.shape,我们按以下方式使用dataframe.shape属性: 示例代码: importpandasaspd# create a dataframe after reading .csv filedataframe=pd.read_csv(r"C:\Users\DELL\OneDrive\Desktop\CSV_files\Samplefile1.csv")# print dataframeprint(dataframe)# displaying dataframe shapeprint("The shape of the...
:]print(detail.shape)箱线图异常处理：importpandasaspdimportnumpyasnp# 箱线图分析arr=pd.DataFrame(...
DataFrame属性:values、columns、index、shape df1.values--打印value值 df1.columns--打印列索引 df1.shape--打印形状 df1.index--打印行索引 # ndarray对象创建 df2 =DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(5,4)), index =list("abcde"), ...
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...
DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。其实,DataFrame中的数据是...
DataFrame结构 DataFrame对象, 是一个二维的结构,既有行索引,又有列索引 行索引,表明不同行,横向索引,叫index 列索引,表名不同列,纵向索引,叫columns DatatFrame的属性 常用属性: shape 外形 index 行标签 columns 列标签 values 底层的数据,是numpy的ndarray T 转置 例如: 常用方法: head():默认显示前5行.....
dev. of 7 runs, 1 loop each) eval版本的计算可以提升50%的性能,而且结果完全一样: In: np.allclose(df1+df2+df3+df4, pd.eval('df1+df2+df3+df4')) Out: True DataFrame.eval进行列级别运算 就像pandas.eval一样,DataFrame也拥有一个自己的eval方法,我们可以利用这个方法进行DataFrame里列级别的运算,...