Python Pandas – 计算 DataFrame 中的行和列

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

要计算 DataFrame 中的行和列，请使用 shape 属性。首先，假设我们在桌面上有一个 CSV 文件，如下面的路径所示 -

C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv

阅读 CSV 文件 -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")

现在让我们使用形状计算行和列

dataFrame.shape

示例

以下是代码 -

import pandas as pd
# 读取csv文件
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)
# 计算 DataFrame 中的行和列
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)
# 返回前 5 行记录
print("\nDataFrame with specific number of rows...\n",dataFrame.head(5))

这将产生以下输出 -

DataFrame...
           Car       Place   UnitsSold
0         Audi   Bangalore          80
1      Porsche      Mumbai         110
2   RollsRoyce        Pune         100
3          BMW       Delhi          95
4     Mercedes   Hyderabad          80
5  Lamborghini  Chandigarh          80
6         Audi      Mumbai         100
7     Mercedes        Pune         120
8  Lamborghini       Delhi         100
Number of rows and column in our DataFrame = (9, 3)
DataFrame with specific number of rows ...
          Car      Place   UnitsSold
0        Audi  Bangalore          80
1     Porsche     Mumbai         110
2  RollsRoyce       Pune         100
3         BMW      Delhi          95
4    Mercedes  Hyderabad          80

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