新聞中心
Pandas是Python中一個非常強大的數(shù)據(jù)處理庫,它提供了大量用于處理和分析數(shù)據(jù)的功能,在Pandas中,行數(shù)是指DataFrame對象中的行數(shù),在本文中,我們將詳細(xì)介紹如何使用Pandas獲取DataFrame的行數(shù)。

十余年的三都網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗,針對設(shè)計、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù),響應(yīng)快,48小時及時工作處理。網(wǎng)絡(luò)營銷推廣的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同,自動調(diào)整三都建站的顯示方式,使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端,在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度,無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站,都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計,從而大程度地提升瀏覽體驗。創(chuàng)新互聯(lián)從事“三都網(wǎng)站設(shè)計”,“三都網(wǎng)站推廣”以來,每個客戶項目都認(rèn)真落實執(zhí)行。
1、導(dǎo)入pandas庫
我們需要導(dǎo)入pandas庫,在Python環(huán)境中,可以使用以下命令導(dǎo)入pandas庫:
import pandas as pd
2、創(chuàng)建DataFrame對象
接下來,我們需要創(chuàng)建一個DataFrame對象,DataFrame是一個二維表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以存儲多種類型的數(shù)據(jù),如數(shù)字、字符串等,我們可以使用字典、列表或者NumPy數(shù)組來創(chuàng)建DataFrame對象,以下是一些創(chuàng)建DataFrame對象的示例:
使用字典創(chuàng)建DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike'],
'Age': [20, 21, 19],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
使用列表創(chuàng)建DataFrame
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
df = pd.DataFrame(data)
使用NumPy數(shù)組創(chuàng)建DataFrame
import numpy as np
data = np.array([['Tom', 20, 'New York'],
['Jerry', 21, 'Los Angeles'],
['Mike', 19, 'Chicago']])
df = pd.DataFrame(data)
3、獲取行數(shù)
要獲取DataFrame的行數(shù),我們可以使用shape屬性或者len()函數(shù)。shape屬性返回一個元組,表示DataFrame的形狀,其中第一個元素表示行數(shù),第二個元素表示列數(shù)。len()函數(shù)返回DataFrame的行數(shù),以下是一些獲取行數(shù)的示例:
使用shape屬性獲取行數(shù)
row_count = df.shape[0]
print("行數(shù):", row_count)
使用len()函數(shù)獲取行數(shù)
row_count = len(df)
print("行數(shù):", row_count)
4、注意事項
在使用Pandas獲取行數(shù)時,需要注意以下幾點:
如果DataFrame為空(即沒有任何行),使用shape屬性或len()函數(shù)獲取行數(shù)時,將返回0,在處理空DataFrame時,需要先判斷其是否為空。
if not df.empty:
row_count = df.shape[0]
print("行數(shù):", row_count)
else:
print("DataFrame為空")
如果DataFrame中有缺失值(NaN),這些缺失值也會被計算在內(nèi),如果需要排除缺失值,可以使用dropna()函數(shù)刪除包含缺失值的行,然后再獲取行數(shù)。
df_no_missing = df.dropna()
row_count = df_no_missing.shape[0]
print("行數(shù)(無缺失值):", row_count)
Pandas提供了多種方法來獲取DataFrame的行數(shù),在實際應(yīng)用中,我們可以根據(jù)需要選擇合適的方法來獲取行數(shù),希望本文能幫助你更好地理解和使用Pandas庫。
當(dāng)前題目:pandas行數(shù)
瀏覽地址:http://fisionsoft.com.cn/article/cdjpcdc.html


咨詢
建站咨詢
