pandas查看两表的数据量
时间: 2023-08-17 16:24:45 浏览: 56
要查看两个pandas数据框的数据量,可以使用`shape`属性。`shape`属性返回一个元组,其中包含数据框的行数和列数。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')
print('table1 has', df1.shape[0], 'rows and', df1.shape[1], 'columns')
print('table2 has', df2.shape[0], 'rows and', df2.shape[1], 'columns')
```
这将输出两个语句,分别说明两个数据框的行数和列数。
相关问题
用python代码查看两表的数据量
可以使用Python中的pandas库来查看两个表的数据量,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取两个表的数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')
# 获取两个表的行数和列数
num_rows1, num_cols1 = df1.shape
num_rows2, num_cols2 = df2.shape
# 输出结果
print(f"Table 1 has {num_rows1} rows and {num_cols1} columns")
print(f"Table 2 has {num_rows2} rows and {num_cols2} columns")
```
pandas数据透视表
您好!关于pandas的数据透视表,可以使用`pivot_table()`函数来实现。`pivot_table()`函数可以根据指定的行和列对数据进行聚合,并计算聚合后的统计量。
下面是一个示例代码,用于创建一个简单的数据透视表:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
'城市': ['北京', '北京', '上海', '上海', '广州', '广州'],
'产品': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
'销售额': [100, 200, 150, 250, 120, 180]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建数据透视表
pivot_table = df.pivot_table(values='销售额', index='城市', columns='产品', aggfunc='sum')
print(pivot_table)
```
以上代码中,我们通过`pivot_table()`函数,将城市作为行索引,产品作为列索引,销售额作为值,并使用`sum`函数对销售额进行求和。最后打印出数据透视表。
希望以上信息对您有所帮助!如有任何疑问,请随时提问。