Output: Number of rows: 3, Number of columns: 3 Powered By The df.shape method provides information about the number of rows and columns in a DataFrame quickly and easily. Key takeaway: df.shape is your go-to function for finding the size of a DataFrame. Using len() for row number ...
下面,我们用简易的Python脚本代码来测试DataFrame属性。 dtypes 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 ...
【例2】采用函数df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象。 关键技术:对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dfg=df.groupby(['key1','key...
df1=pd.DataFrame({ 'name':['a','b','c'], 'age':[20,21,22] }) print(df1) age name 0 20 a 1 21 b 2 22 c df2=pd.DataFrame({ 'one':np.random.rand(3), 'two':np.random.rand(3) },index=list('abc')) print(df2) one two a 0.154260 0.372618 b 0.544828 0.497320 c 0.81...
新列使用 DataFrame.map(以前称为 applymap)高效动态创建新列 In [53]: df = pd.DataFrame({"AAA": [1, 2, 1, 3], "BBB": [1...DataFrame 返回标量的滚动应用滚动应用于多列,其中函数返回标量(成交量加权平均价格) In [168]...
print('shopping_carts这个DataFrame的维度:', shopping_carts.ndim) print('shopping_carts这个DataFrame拥有的元素总数为:', shopping_carts.size, '个') print() print('shopping_carts这个DataFrame的数据为:\n', shopping_carts.values) print() print('shopping_carts这个DataFrame的行索引为:', shopping_carts...
创建一个包含10亿行和1000列的Pandas DataFrame，以创建一个大数据文件：importvaex import pandas as pd import numpy as npn_rows = 1000000 n_cols = 1000 df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(n_rows, n_cols)),columns=['col%d' % i for i in range(n_cols)])df.head()此...
print('all_data占据内存约: {:.2f} GB'.format(sys.getsizeof(user_log)/(1024**3)))我这⾥有个dataframe⽂件叫做user_log，原始⼤⼩为1.91G，然后pandas读取出来，内存使⽤了2.9G。看⼀下原始数据⼤⼩：1.91G pandas读取后的内存消耗：2.9G 2. 对数据进⾏压缩 数值类型的列进⾏...
DataFrame.size返回数据框元素的个数 DataFrame.shape返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep])Memory usage of DataFrame columns. 类型转换 方法描述 DataFrame.astype(dtype[, copy, errors])转换数据类型 DataFrame.copy([deep])复制数据框 ...
RAPIDS拥有cuML、cuGraph、cuDF等众多核心组件库,cuDF专门负责数据处理,它是一个DataFrame库,类似Pandas,但cuDF运行在GPU上,所以它能提供高效的数据帧操作,支持数据加载、过滤、排序、聚合、连接等操作。 有两种方法可以使用cuDF加速Pandas,一种是使用cuDF库,也是Python的第三方库,和Pandas API基本一致,只要用它来处理数...