Pandas如何获取数据的尺寸信息

这篇文章将为大家详细讲解有关Pandas如何获取数据的尺寸信息，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

Pandas 获取数据尺寸信息

Pandas 库提供了几种方法来获取数据帧和序列的尺寸信息：

1. shape 属性

shape 属性返回一个元组，其中第 0 个元素是行数，第 1 个元素是列数：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Name": ["Alice", "Bob", "Carol"],
                   "Age": [20, 25, 30]})

print(df.shape)
# 输出：(3, 2)

2. size 属性

size 属性返回数据帧或序列中元素的总数：

print(df.size)
# 输出：6

3. len() 函数

len() 函数返回数据帧或序列中行的数量（对于数据帧）或元素的数量（对于序列）：

print(len(df))
# 输出：3

4. ndim 属性

ndim 属性表示数据帧或序列的维度。对于数据帧，它是 2（行和列），对于序列，它是 1：

print(df.ndim)
# 输出：2

5. value_counts() 方法

value_counts() 方法返回数据帧中每个唯一值的计数。它还返回数据的形状：

print(df["Age"].value_counts())
# 输出：
# 20    1
# 25    1
# 30    1
# Name: Age, dtype: int64

6. info() 方法

info() 方法显示有关数据帧或序列的信息，包括维度、数据类型和非空值计数：

df.info()
# 输出：
# <class "pandas.core.frame.DataFrame">
# RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
# Data columns (total 2 columns):
#  #   Column  Non-Null Count  Dtype 
# ---  ------  --------------  ----- 
#  0   Name    3 non-null     object
#  1   Age     3 non-null     int64 
# dtypes: int64(1), object(1)
# memory usage: 224.0 bytes

7. memory_usage() 方法

memory_usage() 方法返回数据帧或序列占据的内存量：

print(df.memory_usage())
# 输出：
# Index           72 bytes
# Name            128 bytes
# Age             24 bytes
# dtype: int64
# Total           224 bytes

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