在pandas中ndim属性怎么作用

在pandas中，ndim属性同样用于获取数据的维度数目，但与numpy中的ndim属性略有不同。在pandas中，ndim属性是DataFrame和Series对象中的一个属性，用于表示它们的维度数目。

对于一个DataFrame对象，ndim属性表示它的维度数目，即行数和列数。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
print(df.ndim)   # 输出2，因为DataFrame有两个维度，行和列

在这个例子中，我们定义了一个DataFrame对象df，并使用ndim属性获取了它的维度数目。因为df是一个二维数据结构，所以它的ndim属性的值为2。

对于一个Series对象，ndim属性表示它的维度数目，即只有一列。例如：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3])
print(s.ndim)    # 输出1，因为Series只有一列

在这个例子中，我们定义了一个Series对象s，并使用ndim属性获取了它的维度数目。因为s只有一列，所以它的ndim属性的值为1。

综上所述，pandas中的ndim属性与numpy中的ndim属性类似，都是用于获取数据的维度数目。但在pandas中，ndim属性的含义略有不同，它表示DataFrame和Series对象的维度数目。

相关问题

（10）若arr = np.arange(12).reshape(3,4)；则arr[(0,1),(1,3)]值分别为 ① 、 ② ；arr[1:2,(0,3)]对应的值分别为 ③ 、 ④ ；arr.ndim的值是 ⑤ 。 （11）创建一个范围在（0, 1）之间的长度为12的等差数列的语句是 ⑥ 。 （12）一个DataFrame对象的属性values和ndim分别指 ⑦ 和 ⑧ 。 （13）reindex方法中的参数method可取值为‘ffill’和‘bfill’，分别指 ⑨ 和 ⑩ 。 （14）数组转置是数据重塑的一种特殊形式，可以通过 ⑪ 方法或数组的T属性实现。 （15）Pandas中删除数据时，行列数据通过 ⑫ 参数确定删除的是行还是列。 （16）Pandas中的 ⑬ 方法可以根据索引或字段对数据进行分组。 （17）Pandas中直接删除数据的方法是 ⑭ 。

好的，让我来为您逐一解答：

10. 若 arr = np.arange(12).reshape(3,4)；则 arr[(0,1),(1,3)] 值分别为 1 和 7；arr[1:2,(0,3)] 对应的值分别为 [4, 7] 和 [3, 11]；arr.ndim 的值是 2。

11. 创建一个范围在（0, 1）之间的长度为12的等差数列的语句是 np.linspace(0, 1, 12)。

12. 一个 DataFrame 对象的属性 values 指的是该 DataFrame 对象包含的数据，即由二维 ndarray 组成的矩阵；ndim 属性指的是该 DataFrame 对象的维数。

13. reindex 方法中的参数 method 可取值为‘ffill’和‘bfill’，分别指用前面的值进行填充和用后面的值进行填充。

14. 数组转置是数据重塑的一种特殊形式，可以通过 transpose() 方法或数组的 T 属性实现。

15. Pandas 中删除数据时，行列数据通过 axis 参数确定删除的是行还是列。

16. Pandas 中的 groupby() 方法可以根据索引或字段对数据进行分组。

17. Pandas 中直接删除数据的方法是 drop()。

pd.read_excel返回的Pandas DataFrame有什么属性

Pandas DataFrame是一个二维的表格数据结构，它有很多属性可以用来操作和处理数据，包括：

- `index`：DataFrame的行索引
- `columns`：DataFrame的列索引
- `shape`：DataFrame的形状，返回一个元组，包含行数和列数
- `values`：DataFrame的值，即数据本身
- `dtypes`：DataFrame每列的数据类型
- `size`：DataFrame的大小，即元素的总数
- `empty`：DataFrame是否为空，返回一个布尔值
- `ndim`：DataFrame的维度数，通常为2

除了这些基本属性之外，DataFrame还有很多方法和函数可用于数据操作和处理。