pandas 求 DataFrame 的行数和列数
假设有 dataFrame 叫 df。
1、求行数
法一：
len(df)
法二：
df.shape[0]
2、求列数
df.shape[1]
以上，问题解决~
pandas 求 DataFrame 的行数和列数
2023-01-08
164
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
pandas 求 DataFrame 的行数和列数
目录
相关文章
|
26天前
|
存储
数据挖掘
数据处理
掌握Pandas核心数据结构：Series与DataFrame的四种创建方式
本文介绍了 Pandas 库中核心数据结构 Series 和 DataFrame 的四种创建方法，包括从列表、字典、标量和 NumPy 数组创建 Series，以及从字典、列表的列表、NumPy 数组和 Series 字典创建 DataFrame，通过示例详细说明了每种创建方式的具体应用。
148
67
68
|
3月前
|
SQL
索引
Python
|
11天前
|
存储
数据挖掘
索引
Pandas数据结构：Series与DataFrame
本文介绍了 Python 的 Pandas 库中两种主要数据结构 `Series` 和 ``DataFrame`，从基础概念入手，详细讲解了它们的创建、常见问题及解决方案，包括数据缺失处理、数据类型转换、重复数据删除、数据筛选、排序、聚合和合并等操作。同时，还提供了常见报错及解决方法，帮助读者更好地理解和使用 Pandas 进行数据分析。
46
10
10
|
26天前
|
存储
数据挖掘
索引
Pandas Series 和 DataFrame 常用属性详解及实例
Pandas 是 Python 数据分析的重要工具，其核心数据结构 Series 和 DataFrame 广泛应用。本文详细介绍了这两种结构的常用属性，如 `index`、`values`、`dtype` 等，并通过具体示例帮助读者更好地理解和使用这些属性，提升数据分析效率。
46
4
4
|
1月前
|
SQL
数据采集
数据可视化
|
7月前
|
数据可视化
数据挖掘
数据处理
进阶 pandas DataFrame：挖掘高级数据处理技巧
【5月更文挑战第19天】本文介绍了Pandas DataFrame的高级使用技巧，包括数据重塑（如`pivot`和`melt`）、字符串处理（如提取和替换）、日期时间处理（如解析和时间序列操作）、合并与连接（如`merge`和`concat`），以及使用`apply()`应用自定义函数。这些技巧能提升数据处理效率，适用于复杂数据分析任务。推荐进一步学习和探索Pandas的高级功能。
111
6
6
|
4月前
|
索引
Python
|
4月前
|
数据挖掘
大数据
数据处理
数据分析师的秘密武器：精通Pandas DataFrame合并与连接技巧
【8月更文挑战第22天】在数据分析中，Pandas库的DataFrame提供高效的数据合并与连接功能。本文通过实例展示如何按员工ID合并基本信息与薪资信息，并介绍如何基于多列（如员工ID与部门ID）进行更复杂的连接操作。通过调整`merge`函数的`how`参数（如'inner'、'outer'等），可实现不同类型的连接。此外，还介绍了使用`join`方法根据索引快速连接数据，这对于处理大数据集尤其有用。掌握这些技巧能显著提升数据分析的能力。
89
1
1
|
4月前
|
4月前
|
SQL
数据采集
JSON
热门文章
最新文章
1
掌握Pandas核心数据结构：Series与DataFrame的四种创建方式
2
Pandas数据清洗：缺失值处理
3
Pandas 数据筛选：条件过滤
4
使用Pandas实现Excel中的数据透视表功能
5
Pandas数据聚合：groupby与agg
6
Pandas数据读取：CSV文件
7
一份写给数据工程师的 Polars 迁移指南：将 Pandas 速度提升 20 倍代码重构实践
8
Pandas数据结构：Series与DataFrame
9
Pandas Series 和 DataFrame 常用属性详解及实例
10
Pandas数据重命名：列名与索引为标题
1
如何利用Python中的Pandas库进行数据分析和可视化
172
2
【新手解答】Python中Pandas的初学者笔记
58
3
Python网络数据抓取（5）：Pandas
83
4
使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序
421
5
在Python的Pandas中，可以通过直接赋值或使用apply函数在DataFrame添加新列。
325
6
在Pandas中，利用boolean indexing可按条件过滤DataFrame
117
7
【Python机器学习专栏】使用Pandas处理机器学习数据集
395
8
使用Python的pandas和matplotlib库绘制移动平均线（MA）示例
227
9
Python数据分析中的Pandas库应用指南
136
10
数据分析综合案例讲解，一文搞懂Numpy，pandas，matplotlib，seaborn技巧方法
166