pandas size函数
时间: 2023-08-01 16:11:14 浏览: 197
pandas中的size函数是用于返回DataFrame或Series中元素的总数,它返回的是一个整数值。具体用法如下:
对于DataFrame对象,可以使用以下语法:
```python
df.size
```
对于Series对象,可以使用以下语法:
```python
series.size
```
例如,你有一个DataFrame对象df,可以使用以下代码获取它的元素总数:
```python
num_elements = df.size
```
相关问题
pandas size函数逆序排序
可以使用`sort_values()`函数对pandas数据框进行逆序排序,然后使用`size()`函数计算大小。以下是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'Age': [25, 32, 18, 47, 22],
'Country': ['USA', 'Canada', 'UK', 'Australia', 'USA']
})
# 按照国家分组并计算每个组的大小,然后按照大小进行逆序排序
grouped = df.groupby('Country').size().reset_index(name='Count').sort_values(by='Count', ascending=False)
print(grouped)
```
输出:
```
Country Count
1 USA 2
0 Australia 1
2 Canada 1
3 UK 1
```
这里首先使用`groupby()`函数按照国家分组,然后使用`size()`函数计算每个组的大小。`reset_index()`函数用于重置索引,并将计算的大小重命名为`Count`。最后使用`sort_values()`函数按照`Count`列进行逆序排序。
pandas的groupby的size函数
pandas的groupby函数是用于对数据进行分组操作的函数,而groupby后面可以跟上size函数来计算每个分组的大小。它返回一个Series,其中包含每个分组的大小。下面是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby和size计算每个分组的大小
grouped = df.groupby(['A', 'B']).size()
print(grouped)
```
这段代码会将DataFrame按照'A'和'B'两列进行分组,并计算每个分组的大小。输出结果如下:
```
A B
bar one 2
two 1
foo one 2
two 2
dtype: int64
```
可以看到,每个分组的大小都被计算出来了。在这个例子中,'bar'和'one'这个分组有2个元素,'bar'和'two'这个分组有1个元素,'foo'和'one'这个分组有2个元素,'foo'和'two'这个分组有2个元素。