Questo articolo descrive come ottenere il numero di righe, colonne e il numero totale di elementi (dimensioni) di pandas.DataFrame e pandas.Series.
- panda.DataFrame
- Visualizza il numero di righe, colonne, ecc.:
df.info() - Ottieni il numero di righe:
len(df) - Ottieni il numero di colonne:
len(df.columns) - Ottieni il numero di righe e colonne:
df.shape - Ottieni il numero di elementi:
df.size - Nota quando si specifica l’indice
- Visualizza il numero di righe, colonne, ecc.:
- panda.Serie
- Ottieni il numero di elementi:
len(s), s.size
- Ottieni il numero di elementi:
Ad esempio, usa i dati sui sopravvissuti del Titanic. Può essere scaricato da Kaggle .
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/src/titanic_train.csv')
print(df.head())
# PassengerId Survived Pclass
# 0 1 0 3
# 1 2 1 1
# 2 3 1 3
# 3 4 1 1
# 4 5 0 3
#
# Name Sex Age SibSp
# 0 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1
# 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... female 38.0 1
# 2 Heikkinen, Miss. Laina female 26.0 0
# 3 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35.0 1
# 4 Allen, Mr. William Henry male 35.0 0
#
# Parch Ticket Fare Cabin Embarked
# 0 0 A/5 21171 7.2500 NaN S
# 1 0 PC 17599 71.2833 C85 C
# 2 0 STON/O2. 3101282 7.9250 NaN S
# 3 0 113803 53.1000 C123 S
# 4 0 373450 8.0500 NaN S
Ottieni il numero di righe, colonne, elementi di pandas.DataFrame
Visualizza il numero di righe, colonne, ecc.:df.info()
Il metodo info() di pandas.DataFrame può visualizzare informazioni come il numero di utilizzo righe e colonne, l’ totale della memoria, il tipo di dati di ciascuna colonna e il numero di elementi non NaN.
df.info()
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns (total 12 columns):
# PassengerId 891 non-null int64
# Survived 891 non-null int64
# Pclass 891 non-null int64
# Name 891 non-null object
# Sex 891 non-null object
# Age 714 non-null float64
# SibSp 891 non-null int64
# Parch 891 non-null int64
# Ticket 891 non-null object
# Fare 891 non-null float64
# Cabin 204 non-null object
# Embarked 889 non-null object
# dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
# memory usage: 83.6+ KB
Il risultato è un output standard e non può essere ottenuto come valore.
Ottieni il numero di righe:len(df)
Il numero di righe di pandas.DataFrame può essere ottenuto con la funzione integrata di Python len().
Nell’esempio, viene visualizzato utilizzando print(), ma len() fornisce un valore intero, quindi può essere assegnato a un’altra variabile o utilizzato per il calcolo.
Ottieni il numero di colonne:len(df.columns)
Il numero di colonne di pandas.DataFrame può essere ottenuto applicando len() all’attributo columns.
print(len(df.columns))
# 12
Ottieni il numero di righe e colonne:df.shape
L’attributo shape di pandas.DataFrame memorizza il numero di righe e colonne come una tupla (numero di righe, numero di colonne).
print(df.shape)
# (891, 12)
print(df.shape[0])
# 891
print(df.shape[1])
# 12
È anche possibile decomprimerli e archiviarli in variabili separate.
row, col = df.shape
print(row)
# 891
print(col)
# 12
Ottieni il numero di elementi:df.size
Il numero totale di elementi di pandas.DataFrame è memorizzato nell’attributo size. Questo è uguale a row_count * column_count.
print(df.size)
# 10692
print(df.shape[0] * df.shape[1])
# 10692
Nota quando si specifica l’indice
Quando una colonna di dati viene specificata come indice dal metodo set_index(), queste colonne vengono rimosse dal corpo dei dati (attributo valori), quindi non viene conteggiata come numero di colonne.
df_multiindex = df.set_index(['Sex', 'Pclass', 'Embarked', 'PassengerId'])
print(len(df_multiindex))
# 891
print(len(df_multiindex.columns))
# 8
print(df_multiindex.shape)
# (891, 8)
print(df_multiindex.size)
# 7128
Vedere il seguente articolo per set_index().
Ottieni il numero di elementi di pandas.Serie
Come esempio di pandas.Series, seleziona una riga da pandas.DataFrame.
s = df['PassengerId']
print(s.head())
# 0 1
# 1 2
# 2 3
# 3 4
# 4 5
# Name: PassengerId, dtype: int64
Ottieni il numero di elementi:len(s), s.size
Poiché pandas.Series è unidimensionale, puoi ottenere il numero totale di elementi (dimensione) con l’attributo len() o size.
Si noti che l’attributo shape è una tupla con un elemento.
print(len(s))
# 891
print(s.size)
# 891
print(s.shape)
# (891,)
Non esiste un metodo info() in pandas.Series.