极客笔记Pandas 什么是DataFrame中的ndim
ndim是pandas DataFrame中的一个属性，用于获取给定DataFrame对象的维度的整数/数字表示。
众所周知，pandas DataFrame是一种用于以表格格式存储数据的二维数据结构。无论行数和列数的长度或数据类型如何，DataFrame的维度都不会受到影响。
pandas DataFrame的ndim属性的输出始终为2。
示例1
在下面的示例中，我们将ndim属性应用于pandas DataFrame对象“df”，该DataFrame创建了一个名为“Col1”的单列。
# importing pandas packages
import pandas as pd
L = list('ABCDEFGH')
# creating pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(L, columns=['col1'])
print('DataFrame:')
print(df)
# apply ndim property to get the dimensions
print('Result:', df.ndim)
输出
输出的结果如下 –
DataFrame:
col1
0 A
1 B
2 C
3 D
4 E
5 F
6 G
7 H
Result: 2
在上面的输出块中，值2表示给定数据框的维度。
示例2
让我们使用另一个pandas数据框对象并应用ndim属性来获取维度。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'Country':['Brazil','Canada','New Zealand','Iceland', 'India', 'Sri Lanka', 'United States'],
'Capital': [ 'Belmopan','Ottawa','Wellington','Reykjavik', 'New Delhi','Colombo', 'Washington D.C']})
print("DataFrame:")
print(df)
# apply ndim property to get the dimensions
print('Result:', df.ndim)
输出
输出结果如下 −
DataFrame:
Country Capital
0 Brazil Belmopan
1 Canada Ottawa
2 New Zealand Wellington
3 Iceland Reykjavik
4 India New Delhi
5 Sri Lanka Colombo
6 United States Washington D.C
Result: 2
对于给定的DataFrame，该示例中的ndim属性也返回了2。