pandas查看维度

以下是使用pandas查看维度的方法：

1. 使用shape属性查看维度：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3), index=list("abcd"), columns=['w','y','z'])
print(df.shape) # 输出：(4, 3)

2. 使用len()函数查看行数：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3), index=list("abcd"), columns=['w','y','z'])
print(len(df)) # 输出：4

3. 使用len()函数查看列数：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3), index=list("abcd"), columns=['w','y','z'])
print(len(df.columns)) # 输出：3

相关问题

pandas 数据维度

pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地进行数据操作和分析。在pandas中，数据的维度主要有两个方面：行和列。

1. 行维度：行维度指的是数据的观测单位或样本数量。在pandas中，行维度通常对应于DataFrame中的索引，每一行代表一个观测值或样本。

2. 列维度：列维度指的是数据的特征或变量数量。在pandas中，列维度对应于DataFrame中的列名，每一列代表一个特征或变量。

通过这两个维度，pandas可以方便地对数据进行筛选、切片、聚合、合并等操作，以满足不同的数据分析需求。

pandas 数据归约 维度归约和数量归约

在 Pandas 中，数据归约可以分为两种：维度归约和数量归约。

维度归约指的是将数据按照某个或某些维度进行分组，然后对每个组内的数据进行某种操作，例如计算总和、平均值等。维度归约的结果是一个比原数据维度低的表格。常见的维度归约函数包括 `groupby()`、`pivot_table()` 等。

数量归约指的是对数据进行简单的统计，例如计算平均值、标准差、最大值、最小值等。数量归约的结果是一个标量或者一个比原数据低一维的表格。常见的数量归约函数包括 `mean()`、`std()`、`max()`、`min()` 等。

维度归约和数量归约在 Pandas 中都非常常见，常用于数据的统计分析和预处理。可以根据具体的需求选择合适的方法进行数据处理。