统计熊猫数据框的行数和列数
原文:https://www . geeksforgeeks . org/count-熊猫的行数和列数-dataframe/
在本文中，我们将看到如何计算熊猫数据帧中的行数和列数。我们有不同的方法可以做到这一点。让我们借助例子来看看所有这些方法。
示例 1: 我们可以使用**dataframe.shape**来获得行数和列数。dataframe.shape[0]和dataframe.shape[1]分别给出行数和列数。
# importing the module
import pandas as pd
# creating a DataFrame
dict = {'Name' : ['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
'Marks' : [87, 91, 97, 95]}
df = pd.DataFrame(dict)
# displaying the DataFrame
display(df)
# fetching the number of rows and columns
rows = df.shape[0]
cols = df.shape[1]
# displaying the number of rows and columns
print("Rows: " + str(rows))
print("Columns: " + str(cols))
输出:
例 2 : 我们可以用 len() 的方法得到行和列的计数。dataframe.axes[0]代表行，dataframe.axes[1]代表列。所以，dataframe.axes[0]和dataframe.axes[1]分别给出了行数和列数。
# importing the module
import pandas as pd
# creating a DataFrame
dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
'Marks':[87, 91, 97, 95]}
df = pd.DataFrame(dict)
# displaying the DataFrame
display(df)
# fetching the number of rows and columns
rows = len(df.axes[0])
cols = len(df.axes[1])
# displaying the number of rows and columns
print("Rows: " + str(rows))
print("Columns: " + str(cols))
输出:
例 3 : 与例 2 类似，**dataframe.index** 代表行， **dataframe.columns** 代表列。所以，len(dataframe.index)和len(dataframe.columns)分别给出了行数和列数。
# importing the module
import pandas as pd
# creating a DataFrame
dict = {'Name':['Martha', 'Tim', 'Rob', 'Georgia'],
'Marks':[87, 91, 97, 95]}
df = pd.DataFrame(dict)
# displaying the DataFrame
display(df)
# fetching the number of rows and columns
rows = len(df.index)
cols = len(df.columns)
# displaying the number of rows and columns
print("Rows: " + str(rows))
print("Columns: " + str(cols))
输出:
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