Pandas DataFrame的维度

在本文中，我们将介绍Pandas Python中DataFrame的维度。

首先，什么是DataFrame？DataFrame是Pandas Python库中非常重要的数据结构，它类似于电子表格，可以将数据以行和列的形式进行排列组合。DataFrame是Pandas中最常用的数据结构，适用于处理结构化数据和矩阵数据。

接下来，我们将深入了解DataFrame的维度。

阅读更多：Pandas 教程

DataFrame的维度

DataFrame的维度由其行数和列数决定。可以使用shape属性来获取DataFrame的维度信息。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'名字': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], '年龄': [28, 34, 29], '城市': ['北京', '上海', '广州']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取DataFrame维度信息
print(df.shape)

输出：

(3, 3)

其中，输出结果中的第一个数字表示行数，第二个数字表示列数。

接下来，我们将介绍DataFrame的行数和列数。

获取DataFrame的行数

获取DataFrame的行数可以使用shape属性，也可以使用len()函数。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'名字': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], '年龄': [28, 34, 29], '城市': ['北京', '上海', '广州']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取DataFrame的行数
print(df.shape[0])

# 或者使用len()函数
print(len(df))

输出：

3
3

获取DataFrame的列数

获取DataFrame的列数可以使用shape属性，也可以使用len()函数。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'名字': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], '年龄': [28, 34, 29], '城市': ['北京', '上海', '广州']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取DataFrame的列数
print(df.shape[1])

# 或者使用len()函数
print(len(df.columns))

输出：

3
3

因此，DataFrame的维度由其行数和列数决定，并可以使用shape属性、len()函数、len(df)、len(df.columns)方法来获取DataFrame的维度信息。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas Python中DataFrame的维度。DataFrame的维度可以使用shape属性、len()函数、len(df)、len(df.columns)方法获取。在实际应用中，掌握DataFrame的维度信息非常重要，可以方便地对DataFrame进行数据处理和分析。