python基础 pandas读取文件查看用户数据集的大小

简介: python基础 pandas读取文件查看用户数据集的大小

7a2c15c7a2c04a11ade32914fcddc7ff.png4d52ec35ef134687b72e008ded7f7411.pnga6998f104b714593a8e21eb5311db397.png


题目介绍

描述


现有一个Nowcoder.csv文件,它记录了牛客网的部分用户数据,包含如下字段(字段与字段之间以逗号间隔):


Nowcoder_ID:用户ID


Level:等级


Achievement_value:成就值


Num_of_exercise:刷题量


Graduate_year:毕业年份


Language:常用语言


你不需要输出全部数据,请直接告诉我们这个数据集的大小,即行数与列数。


输入描述:

数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。

输出描述:

输出该数据集的行数与列数,如下所示:


解题思路:

pandas 内置读取csv的函数  pd.read_csv

代码解析:

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object)
a=len(Nowcoder)
b=len(Nowcoder.columns)
print((a,b))

324a379642d947f290e65d989194bdb4.png


bd9b668f2d824bd6aacd69e83c1bf445.png


牛客是一款不论是面试 还是刷题 都是非常有用的 还等什么,传送门-牛客网python基础  

相关文章
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
836 0
|
数据可视化 Linux iOS开发
Python脚本转EXE文件实战指南:从原理到操作全解析
本教程详解如何将Python脚本打包为EXE文件,涵盖PyInstaller、auto-py-to-exe和cx_Freeze三种工具,包含实战案例与常见问题解决方案,助你轻松发布独立运行的Python程序。
2709 2
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
857 0
|
监控 机器人 编译器
如何将python代码打包成exe文件---PyInstaller打包之神
PyInstaller可将Python程序打包为独立可执行文件,无需用户安装Python环境。它自动分析代码依赖,整合解释器、库及资源,支持一键生成exe,方便分发。使用pip安装后,通过简单命令即可完成打包,适合各类项目部署。
2087 68
|
编译器 Python
如何利用Python批量重命名PDF文件
本文介绍了如何使用Python提取PDF内容并用于文件重命名。通过安装Python环境、PyCharm编译器及Jupyter Notebook,结合tabula库实现PDF数据读取与处理,并提供代码示例与参考文献。
|
存储 数据采集 数据处理
Pandas与NumPy:Python数据处理的双剑合璧
Pandas与NumPy是Python数据科学的核心工具。NumPy以高效的多维数组支持数值计算,适用于大规模矩阵运算;Pandas则提供灵活的DataFrame结构,擅长处理表格型数据与缺失值。二者在性能与功能上各具优势,协同构建现代数据分析的技术基石。
988 0
|
缓存 数据可视化 Linux
Python文件/目录比较实战:排除特定类型的实用技巧
本文通过四个实战案例,详解如何使用Python比较目录差异并灵活排除特定文件,涵盖基础比较、大文件处理、跨平台适配与可视化报告生成,助力开发者高效完成目录同步与数据校验任务。
415 0
|
安全 Linux 网络安全
Python极速搭建局域网文件共享服务器:一行命令实现HTTPS安全传输
本文介绍如何利用Python的http.server模块,通过一行命令快速搭建支持HTTPS的安全文件下载服务器,无需第三方工具,3分钟部署,保障局域网文件共享的隐私与安全。
3472 0
|
数据管理 开发工具 索引
在Python中借助Everything工具实现高效文件搜索的方法
使用上述方法,你就能在Python中利用Everything的强大搜索能力实现快速的文件搜索,这对于需要在大量文件中进行快速查找的场景尤其有用。此外,利用Python脚本可以灵活地将这一功能集成到更复杂的应用程序中,增强了自动化处理和数据管理的能力。
1086 0
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
550 1

推荐镜像

更多