Python Pandas – 返回底层数据的维度数

在Python的数据分析领域中，Pandas是一个非常流行的库，它提供了强大的数据处理和分析工具。如果您使用Pandas来处理数据，则通常需要了解处理的数据的维度数，Pandas提供了一个函数来返回它的底层数据的维度数。在本文中，我们将介绍如何使用Pandas的函数来返回底层数据的维度数。

步骤1 – 安装 Pandas

在使用Pandas库之前，我们需要安装它。您可以使用pip包管理器来安装Pandas库。在终端命令行中输入以下命令来安装Pandas：

pip install pandas

步骤2 – 创建数据

下面我们将创建一些数据，以便演示如何使用Pandas来返回底层数据的维度数。

import pandas as pd

# Create a dataframe
df = pd.DataFrame({
     'Name': ['Bob', 'Sam', 'Amy'],
     'Age': [25, 30, 35],
     'Gender': ['M', 'M', 'F']
})

print(df)

输出结果如下：

   Name  Age Gender
0   Bob   25      M
1   Sam   30      M
2   Amy   35      F

步骤3 – 返回底层数据的维度数

Pandas提供了一个函数来返回底层数据的维度数。使用这个函数，我们可以检查我们的数据的维度数。

# Return the dimensionality of the DataFrame
d = df.ndim
print('The dimensionality of the DataFrame is:', d)

输出结果如下：

The dimensionality of the DataFrame is: 2

在这里，我们使用了ndim函数来返回数据的维度数。我们将此函数的返回值存储在d变量中。这里我们可以看到我们的数据的维度数为2，表示数据被储存在一个二维表格中，其中有多个行和列。

示例代码

import pandas as pd

# Create a dataframe
df = pd.DataFrame({
     'Name': ['Bob', 'Sam', 'Amy'],
     'Age': [25, 30, 35],
     'Gender': ['M', 'M', 'F']
})

# Return the dimensionality of the DataFrame
d = df.ndim
print('The dimensionality of the DataFrame is:', d)