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...
将DataFrame作为len()函数的参数,即可得到DataFrame的行数。 importpandasaspd# 创建一个DataFramedata={'Name':['Tom','Bob','Alice','John'],'Age':[28,34,29,42],'City':['Beijing','New York','Paris','London']}df=pd.DataFrame(data)# 计算DataFrame的行数row_count=len(df)print("DataFrame的...
df=pd.read_csv('C:/python/pandas/broadband_bundle_O365_171225.csv',encoding='utf-8')df_nona_row=df.dropna(axis=0,how='all')df_nona=df_nona_row.fillna('missing')index=np.arange(len(df_nona['状态']))table=pd.pivot_table(df_nona,index=['状态'],values=['联系人'],aggfunc='cou...
df[df.columns[0]].count()(== 第一列 中非NaN 值 的数量) 重现情节的代码: import numpy as np import pandas as pd import perfplot perfplot.save( "out.png", setup=lambda n: pd.DataFrame(np.arange(n * 3).reshape(n, 3)), n_range=[2**k for k in range(25)], kernels=[ lambda...
ascending : 布尔值,默认为False,以升序排序 bins : integer, optional Rather than count values, group them into half-open bins, a convenience for pd.cut, only works with numeric data dropna : 布尔型,默认为True,表示不包括NaN 2.pandas.DataFrame.count DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric...
df= pd.DataFrame(array,columns=['first','second','third']) 用dict的数据创建DataFrame data = {'row1': [1,2,3,4],'row2': ['a','b','c','d'] } df= pd.DataFrame(data) dict = {'row1': [1,2,3,4],'row2': ['a','b','c','d'] } ...
用pandas中的DataFrame时选取行或列: importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSereis, DataFrameser=Series(np.arange(3.))data=DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型data.w #选择表格...
empty表示Series/DataFrame是否为空的指示符。flags获取与此pandas对象关联的属性。iat根据整数位置访问行/...
对于Python pandas Dataframe列中的多值进行计数,可以使用value_counts()方法来实现。 value_counts()方法可以统计某一列中各个值出现的次数,并按照次数降序排列。它返回一个新的Series对象,其中包含每个唯一值及其对应的计数。 以下是使用value_counts()方法对Dataframe列中的多值进行计数的示例代码: ...
data.iloc[-1]#选取DataFrame最后一行,返回的是Seriesdata.iloc[-1:]#选取DataFrame最后一行,返回的是DataFramedata.loc['a',['w','x']]#返回‘a’行'w'、'x'列,这种用于选取行索引列索引已知data.iat[1,1]#选取第二行第二列,用于已知行、列位置的选取。