在Python中,获取DataFrame的行数是一个常见的操作,通常用于数据预处理和分析阶段。以下是获取DataFrame行数的几种常用方法,并附有详细的步骤和代码示例: 方法一:使用len()函数 len()函数是Python的内置函数,可以直接用于获取DataFrame的行数。 python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': ...
(1)如果只是需要访问DataFrame某几行数据的实现方式则采用数组的选取方式,使用“:”。 (2)head和tail也可以得到多行数据,但是用这两种方法得到的数据都是从开始或者末尾获取的连续数据;默认参数为访问5行,只要在方法后方的“()”中填入访问行数即可实现目标行数的查看。 3、查看访问DataFrame中的数据——loc,iloc...
我们可以使用shape属性来获取行数。 num_rows=data.shape[0]print("行数为:",num_rows) 1. 2. Sequence Diagram 小白请求如何获取dataframe的行数导入必要的库导入成功读取数据到dataframe读取成功获取dataframe的行数获取行数成功 Class Diagram «DataFrame»Dataframe- data: string+shape()«Library»Pandas...
1、 df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B’:’1211’}]) print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一...
python import pandas as pd df = pd.DataFrame([{'A': '11', 'B': '12'}, {'A': '111', 'B': '121'}, {'A': '1111', 'B': '1211'}])使用`df.shape`属性可以返回DataFrame的行数与列数：python rows, cols = df.shape print('行数：', rows)print('列数：', cols)...
df[['W']] # 取‘W'列,返回类型是DataFrame df[['W','Y']] # 取‘W'列和‘Y'列 df.loc[:,'W':'Y'] # 取‘W'列到‘Y'列 二、根据行索引取某一行/多行 df.loc['a'] # 取‘a'行,返回类型是Series df.loc[['a']] # 取‘a'行,返回类型是DataFrame ...
print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1]#第二行第二列的值 121 df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A...
df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5, 4), index=list('ABCDE'), columns=list('wxyz')) print(df) # 取指定行 print(df.head(2)) print(df[1:2]) print(df.tail(4)) # 统计列数 print(df.columns.size) # 统计数据行数
df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B’:’1211’}])print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#⾏数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第⼀⾏第⼀列...
我们可以使用 Python 的内置函数len()来获取 DataFrame 的行数。具体代码如下: importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedata={'A':[1,2,3,4,5],'B':['a','b','c','d','e']}df=pd.DataFrame(data)# 使用 len() 函数获取 DataFrame 的行数row_count=len(df)print("DataFrame 的行数为:",row...