Python pandas如何获取数据的行数和列数

在Python的Pandas库中，可以使用DataFrame和Series对象的属性来获取数据的行数和列数。以下是如何操作的详细说明和示例代码。

获取行数

要获取DataFrame或Series的行数，可以使用len()函数或者shape属性。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 使用len()获取行数
number_of_rows = len(df)
print(f"行数: {number_of_rows}")  # 输出: 行数: 3

# 使用shape属性获取行数
number_of_rows = df.shape[0]
print(f"行数: {number_of_rows}")  # 输出: 行数: 3

获取列数

要获取DataFrame的列数，可以使用shape属性。

# 获取列数
number_of_columns = df.shape[1]
print(f"列数: {number_of_columns}")  # 输出: 列数: 3

对于Series对象，由于它是一维的，所以实际上只有一行，但可以获取其元素的数量，这可以看作是“列数”。

# 创建一个Series
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 获取元素数量（Series的“列数”）
number_of_elements = len(series)
print(f"元素数量: {number_of_elements}")  # 输出: 元素数量: 5

总结

• 对于DataFrame对象：

  • 行数可以通过len(df)或者df.shape[0]获取。

  • 列数可以通过df.shape[1]获取。

• 对于Series对象：

  • 元素数量可以通过len(series)获取，这在Series的上下文中相当于列数。

通过这些方法，你可以轻松地获取Pandas数据结构中的行数和列数，从而更好地理解和操作你的数据集。