shape 返回DataFrame的形状; dtypes 返回DataFrame中每一列元素的数据类型; size 返回DataFrame中元素的个数; T 返回DataFrame的转置结果; index 返回DataFrame中的索引; columns 返回DataFrame中的列索引; values 返回DataFrame中的数值; 2、演示如下 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np....
DataFrame是一个二维表格型数据结构,它既有行索引也有列索引,可以存储多种类型的数据,并能方便地执行数据清洗、转换和分析等操作。 DataFrame的形状 DataFrame的形状可以通过其shape属性来查看。shape属性返回一个元组,表示DataFrame的行数和列数。例如: import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame data = {'Name...
#通过merge函数合并数据,当然,也可以调用DataFrame对象的merge方法来达到同样的效果 #pandas.merge()函数的参数说明: #left:左表 #right:右表 #how:连接类型,默认为inner #on:连接条件,默认为None,表示连接条件为左表和右表的索引列相同 #left_on:左表连接条件,默认为None #right_on:右表连接条件,默认为None...
shape函数是pandas库中的一个函数,用于返回DataFrame的维度信息。 操作流程: 1. 导入所需的库: “`python import pandas as pd “` 2. 创建DataFrame: “`python df = pd.DataFrame(data, columns=columns) “` 3. 使用shape函数获取DataFrame的维度信息: “`python shape = df.shape “` 4. 打印维度信息...
Python Pandas ŌĆō 如何使用 Pandas DataFrame 属性:shape编写一个Python程序,从products.csv文件读取数据并打印行和列的数量。然后打印前十行’product’列的值与’Car’匹配。假设你有一个’products.csv’文件,行和列的数量以及前十行中’product’列值与’Car’匹配的结果分别为...
data=pd.read_csv('data.csv')row_count=data.shape[0]print("DataFrame的行数为:",row_count) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 结束语 通过本文,我们学习了如何使用Python获取DataFrame对象的行数。首先我们导入了pandas库,然后使用read_csv()函数创建了一个DataFrame对象,最后我们通过DataFrame的shape属性获取了行数。
在Python中,使用pandas库的DataFrame对象的shape属性可以获取其形状(行数和列数)。 在Python中,shape函数是一个常用的属性,主要用于获取数组或者矩阵的形状,它返回一个元组,表示数组的维度大小,这个元组的长度就是数组的维数。 1、一维数组 对于一维数组,shape函数返回一个只有一个元素的元组。
columns) # 查看DataFrame 对象中各个列的名称 print(df.axes) # 返回行标签和列标签 print(df.ndim) # 返回DataFrame的维度数 print(df.shape) # 返回数据维度信息 print(df.size) # 返回元素个数 print(df.values) # 返回数组部分,类似于一个行标签和列标签的NumPy数组 运行结果 Index(['EmpID', 'Name...
对于DataFrame 对象,我们只是简单将其打印出来,这一篇我们来学习围绕 DataFrame 的基本操作(添加行、列,删除行、列,排序等),除了 DataFrame,也会介绍另外一个重要的 pandas 数据结构:Series。 首先介绍 pandas 中的三个最常见的概念:index、Series 和 DataFrame。
print(data.shape) 3、取每一行的最大值 max_value = data.apply(lambda x: x.max(), axis=1) 或者 max_value = data.apply(lambda x: sorted(x)[-1], axis=1) 这里使用了apply方法和lambda函数来取每行的最大值。参数axis=1表示我们希望在每行上应用这个函数 ...