Python判断dataframe的形状|极客笔记

Python判断dataframe的形状

在Python的数据分析和处理中，Pandas库是一个非常常用的工具，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能，其中DataFrame是最常用的数据结构之一。DataFrame类似于电子表格或数据库表，它是由行和列组成的二维数据结构。

有时候，我们需要了解一个DataFrame的形状，即它的行数和列数。在本文中，将演示如何使用Python判断一个DataFrame的形状。

创建DataFrame

首先，让我们创建一个示例DataFrame来演示如何判断它的形状。我们可以使用Pandas的DataFrame函数创建一个DataFrame对象。

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们得到以下DataFrame：

      Name  Age         City
0    Alice   25     New York
1      Bob   30  Los Angeles
2  Charlie   35      Chicago
3    David   40      Houston

判断DataFrame的形状

要判断一个DataFrame的形状，可以使用DataFrame的shape属性。shape属性是一个元组，其中第一个元素是行数，第二个元素是列数。

shape = df.shape
print("DataFrame的行数:", shape[0])
print("DataFrame的列数:", shape[1])

运行以上代码，我们得到以下输出：

DataFrame的行数: 4
DataFrame的列数: 3

因此，以上DataFrame有4行和3列。

判断DataFrame的行数

如果只关心DataFrame的行数而不关心列数，可以使用len()函数来获取DataFrame的行数。

row_count = len(df)
print("DataFrame的行数:", row_count)

运行以上代码，我们得到以下输出：

DataFrame的行数: 4

判断DataFrame的列数

如果只关心DataFrame的列数而不关心行数，可以直接获取DataFrame的shape属性的第二个元素。

col_count = df.shape[1]
print("DataFrame的列数:", col_count)

运行以上代码，我们得到以下输出：

DataFrame的列数: 3

结论

在Python中，要判断一个DataFrame的形状，可以使用DataFrame的shape属性来获取其行数和列数。此外，还可以使用len()函数获取DataFrame的行数，或直接获取shape属性的第二个元素获取DataFrame的列数。

Python判断dataframe的形状