print(df.shape)
时间: 2023-08-28 17:24:42 浏览: 41
这行代码是用于输出pandas数据框(DataFrame)的行数和列数的。`df.shape`返回一个元组,其中第一个元素表示数据框的行数,第二个元素表示列数。通过`print(df.shape)`将该元组输出,可以在控制台上显示数据框的维度信息。这个信息通常用于检查数据框的大小和形状是否符合预期,以及用于了解数据框中包含多少行和多少列的数据。
相关问题
print(df.shape) df1 = df[df['CALL_GROUP_NUM']<=10] print(df1.shape)
A: 这是一段Python代码,利用Pandas库对数据进行操作。代码中第一行输出df的行列数,第二行筛选出CALL_GROUP_NUM列中值小于等于10的行,将结果存储在df1中,并输出df1的行列数。
title_na_df = df[df['title'].isnull()] print(title_na_df.shape) desc_na_df = df[df['description'].isnull()] print(desc_na_df.shape) na_df = df[df['description'].isnull() & df['title'].isnull()] print(na_df.shape) na3_df = df[df['description'].isnull() & df['title'].isnull() & df['brand'].isnull()] print(na3_df.shape) na4_df = df[df['description'].isnull() & df['title'].isnull() & df['brand'].isnull() & df['categories'].isnull()] print(na4_df.shape)是什么意思解释每一句话的含义
这段代码是一个 Python 代码段,用于处理一个 DataFrame 对象,其中包含一些列,包括 "title", "description", "brand" 和 "categories" 等。每个变量名后面的 ".isnull()" 表示这一列中是否存在缺失值(NaN)。下面是每一句话的含义:
1. `title_na_df = df[df['title'].isnull()] print(title_na_df.shape)`:创建一个 DataFrame,只包含 "title" 列中存在缺失值的行,并打印 DataFrame 的形状(行列数)。
2. `desc_na_df = df[df['description'].isnull()] print(desc_na_df.shape)`:创建一个 DataFrame,只包含 "description" 列中存在缺失值的行,并打印 DataFrame 的形状。
3. `na_df = df[df['description'].isnull() & df['title'].isnull()] print(na_df.shape)`:创建一个 DataFrame,只包含 "title" 和 "description" 列中都存在缺失值的行,并打印 DataFrame 的形状。
4. `na3_df = df[df['description'].isnull() & df['title'].isnull() & df['brand'].isnull()] print(na3_df.shape)`:创建一个 DataFrame,只包含 "title"、"description" 和 "brand" 列都存在缺失值的行,并打印 DataFrame 的形状。
5. `na4_df = df[df['description'].isnull() & df['title'].isnull() & df['brand'].isnull() & df['categories'].isnull()] print(na4_df.shape)`:创建一个 DataFrame,只包含 "title"、"description"、"brand" 和 "categories" 列都存在缺失值的行,并打印 DataFrame 的形状。