我们可以使用以下代码来打印DataFrame的行数: print("行数:",df.shape[0]) 1. 在这个代码中,shape属性返回一个元组,包含DataFrame的行数和列数。我们使用索引0来获取行数,并将其打印出来。 完整代码如下: importpandasaspd data={'Name':['John','Emily','Ryan','Emma'],'Age':[20,22,19,21]}df=pd...
print(df.iloc[0:3])# 打印第1行到第3行print(df.iloc[-2:])# 打印最后2行 1. 2. 4. 状态图 以下是使用Pandas打印DataFrame指定行数的状态图: headtaililoc 5. 关系图 以下是Pandas中DataFrame、head()、tail()和iloc方法之间的关系图: DFintrows行数stringdata数据headintn行数tailintn行数ilocints...
data = {'A':range(100000),'B':range(100000,200000)} df = pd.DataFrame(data)print(sys.getsizeof(df)) 二、使用更高效的数据类型 在创建DataFrame时,尽量使用更高效的数据类型。例如,使用category类型代替object类型,使用int32或int64代替float64等。 importpandasaspd data = {'A': pd.Categorical(rang...
在 Python 的默认实现（即 CPython）中，字符串作为字符数组存储在内存中，最大长度限制为 2⁶³ ...
首先可以通过dtypes 属性来查看DataFrame中各个列的数据类型。 import pandas as pd df = pd.read_csv("Salaries.csv") #print(df) print(df.dtypes) 紧接上文提供的文件,继续挖掘~ 运行结果 EmpID int64 Name object Gender object Date_of_Birth object Age int64 Join_Date object Tenure_in_org_in_months...
将Excel中的的数据读入数据框架DataFrame后,可以非常方便的进行各种数据处理。对于上一章所提到的学生成绩表,仅用一个语句即可完成总分计算,并填充。print #df.head()的作用是仅显示5行记录。既可以将对满足条件的行和列的数据替换,也可以对整个集合的数据按照条件
print("This is ",100*mem_usg/start_mem_usg,"% of the initial size") return props, NAlist 使用方法很简单,df是我们想要精简的DataFrame,那么直接使用下面这行代码即可: df = reduce_mem_usage(df)[0] 简单易用,并且可以提升内存管理效率,值得一试。
#方法1 就是使用查看dataframe信息的命令user_log.info()#方法2 使用memory_usage()或者getsizeof(user_log)importtimeimportsysprint("all_data占据内存约: {:.2f} GB".format(user_log.memory_usage().sum()/ (1024**3)))print("all_data占据内存约: {:.2f} GB".format(sys.getsizeof(user_log)...
Python -- print(dataframe)时,省略部分列。 importpandas as pd#导入后加入以下列,再显示时显示完全。pd.set_option('display.max_rows',500) pd.set_option('display.max_columns',500) pd.set_option('display.width',1000)
笔者使用Python进行数据分析时,通过print输出Dataframe中的数据,当Dataframe行数很多时,中间部分显示省略号,如下图所示: 0 项华祥 1 何炅 2 张艺飞 3 李仁港 4 崔龄燕 5 董春泽 6 邓超、俞白眉 7 叶伟信,邹凯光 8 肖洋 ... 57 刘镇伟 58 周拓如 ...