Python Pandas df.size, df.shape 和 df.ndim

Python Pandas df.size, df.shape 和 df.ndim

Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas .size、.shape和.ndim用于返回数据框架和序列的大小、形状和尺寸。

语法: dataframe.size
返回:返回数据框架/系列的大小,相当于元素的总数。也就是行x列。

语法: dataframe.shape
返回:返回数据框架/系列的形状(行,列)的元组。

语法: dataframe.ndim
返回:返回数据框架/系列的尺寸。1表示一维(系列),2表示二维(数据框架)。

在下面的例子中,所使用的数据框包含一些NBA球员的数据。下面是数据框在任何操作之前的图像。
Python Pandas df.size, df.shape 和 df.ndim

示例:
在这个例子中,来自size和shape的输出被首先存储。由于.size返回的是元素总数,所以通过乘以shape方法返回的行和列来比较。之后,使用.ndim检查Dataframe和系列的尺寸。

# importing pandas module
import pandas as pd
  
# making data frame
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
  
# dataframe.size
size = data.size
  
# dataframe.shape
shape = data.shape
  
# dataframe.ndim
df_ndim = data.ndim
  
# series.ndim
series_ndim = data["Salary"].ndim
  
# printing size and shape
print("Size = {}\nShape ={}\nShape[0] x Shape[1] = {}".
format(size, shape, shape[0]*shape[1]))
  
# printing ndim
print("ndim of dataframe = {}\nndim of series ={}".
format(df_ndim, series_ndim))
Python

输出:

Size = 4122
Shape=(458, 9)
Shape[0] x Shape[1] = 4122
ndim of dataframe = 2
ndim of series=1
Python

可以看出,来自.shape的行x列等于.size返回的值。
另外,数据框架的ndim是2,系列是1,这对所有类型的数据框架和系列都是如此。

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