pandas查看维度
时间: 2023-11-21 07:59:10 浏览: 234
以下是使用pandas查看维度的方法:
1. 使用shape属性查看维度:
```python
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:
```python
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:
```python
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。
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