用jupyter查询df的数据量和基本结构（df.index,df.columns）

在Jupyter Notebook中，如果你有一个名为df的数据框（DataFrame），你可以使用pandas库提供的函数来查询其数据量和基本信息。以下是步骤：

1. **查看数据量**：
使用`shape`属性可以获取数据框的行数（rows）和列数（columns），表示数据量。例如：

   print(df.shape)

这将输出一个元组，如`(100, 5)`表示有100行5列。

2. **查看索引（Index）**：
`index`属性显示数据框的索引信息：

   print(df.index)

如果索引是默认生成的，它会列出所有行的编号；如果是自定义的，它会显示你指定的索引值。

3. **查看列名（Columns）**：
列名由`columns`属性提供：

   print(df.columns)

这将列出所有列的名称。

如果你想更详细地了解数据的基本结构，还可以考虑使用`head()`或`describe()`等函数：
- `df.head()` 显示前几行数据。
- `df.describe()` 提供数值型列的统计摘要，如计数、平均值、标准差等。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd from itertools import product def doe(factors): loopval = [] df_col = [] values = [] for i in factors.keys(): df_col.append(i) loopval.append(factors[i]) for i in product(*loopval): values.append(list(i)) df = pd.DataFrame(values,columns=df_col) df_col.append("标准序") df["标准序"] = df.index.copy() + 1 df = df.reindex(np.random.permutation(df.index)).reset_index(drop=True) return df 优化这段代码并提高性能

以下是对代码进行优化并提高性能的几个建议：

1. 使用列表推导式代替循环添加元素到列表中：

   df_col = list(factors.keys())
   loopval = list(factors.values())
   values = [list(i) for i in product(*loopval)]

2. 使用 pandas 的 MultiIndex 代替添加“标准序”列：

   arrays = [np.arange(len(val)) for val in loopval]
   index = pd.MultiIndex.from_product(loopval, names=df_col)
   df = pd.DataFrame(index=index).reset_index()

3. 将 DataFrame 的 index 重命名为“标准序”：

   df.index.name = "标准序"
   df.reset_index(inplace=True)
   df["标准序"] += 1

4. 使用 inplace=True 直接在 DataFrame 上进行操作，避免重复创建 DataFrame。

综上所述，优化后的代码如下：

   import numpy as np 
   import pandas as pd 
   from itertools import product 

   def doe(factors): 
       df_col = list(factors.keys())
       loopval = list(factors.values())
       values = [list(i) for i in product(*loopval)]
       arrays = [np.arange(len(val)) for val in loopval]
       index = pd.MultiIndex.from_product(loopval, names=df_col)
       df = pd.DataFrame(index=index).reset_index()
       df.index.name = "标准序"
       df.reset_index(inplace=True)
       df["标准序"] += 1
       df.reindex(np.random.permutation(df.index), inplace=True)
       return df  

以上是一些可能的优化方式，具体优化效果还需根据数据量和具体情况进行实际测试。

df = pd.read_csv(f'{city}_{year}.csv', encoding='gbk') df['日期'] = df['日期'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x)) df['month'] = df['日期'].dt.month df_agg = df.groupby(['month', '天气']).size().reset_index() df_agg.columns = ['month', 'tianqi', 'count']是什么意思

这段代码使用 `pandas` 库读取了一个名为 `{city}_{year}.csv` 的 csv 文件（其中 `{city}` 和 `{year}` 是具体的城市名称和年份），并对数据进行了处理和分析。

具体来说，代码中的 `pd.read_csv()` 函数将 csv 文件读取为一个 `DataFrame` 对象，并存储在 `df` 变量中。`encoding='gbk'` 表示使用 gbk 编码读取 csv 文件。

接着，`df['日期'] = df['日期'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x))` 将 `df` 中的日期列（假设列名为“日期”）转换为 pandas 中的日期格式，并将转换后的日期数据重新存储回 `df['日期']` 列中。

然后，`df['month'] = df['日期'].dt.month` 以月份为单位，将 `df` 中的日期列转换为月份，将转换后的月份数据存储到 `df['month']` 列中。

最后，`df_agg = df.groupby(['month', '天气']).size().reset_index()` 对 `df` 中的数据进行分组，分组依据是月份和天气。然后，使用 `size()` 函数计算每个分组的数据量，将数据量存储到 `df_agg` 的 `count` 列中。最后，将 `df_agg` 中的列名修改为 `month`、`tianqi` 和 `count`，并将修改后的数据存储回 `df_agg` 变量中。

综上，这段代码的作用是读取 csv 文件，并将里面的数据按照月份和天气分组统计数量，返回一个新的 `DataFrame` 对象 `df_agg`。