Pandas行数和列数获取
一、df的行数和列数获取
def del_pd_data(panda):count = 0data = []nums = panda.shapefor i in range(0, nums[1]):line_str = ''for j in range(0, nums[0]):_line_str = str(panda.iloc[j,i]) + "," line_str += _line_strdata.append(line_str)count += 1return data
df.shape #返回df的行数和列数
df.shape[0] #返回df的行数
df.shape[1] #返回df的列数df.info()
二、pandas 取某列数据
import pandas as pd
data1 = pd.DataFrame(...) #任意初始化一个列数为3的DataFrame
data1.columns=['a', 'b', 'c']#1. 这里取到第2列(即b列)的值
data1['b']#2 效果同1,取第2列(即b列)
# 这里b为列名称,但必须是连续字符串,不能有空格。如果列名有空格,则只能采取第1种方法
data1.b#3、这里取data1的第2列到最后一列的所有数据
data1[data1.columns[1:]]#4 这里取6到11行的所有数据,而不是列数据,容易有误解,注意区分
data1[5:10]
三、ndarray转dataframe ,series
import numpy as npimport pandas as pddata = np.array([1, 2, 3]).reshape(3, 1)data_list = map(lambda x: x[0], data)# 转Series
ser = pd.Series(data_list)data = np.array([['2019/08/02', 'zhansan', 1], ['2019/08/03', 'lisi', 2], ['2019/08/04', 'wangwu', 3]])# 转DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
通过切片,实现某一行或者某一列转换为ndarray
import pandas as pd
data = [['2019/08/01', 10],
result = pd.DataFrame(data, columns=['ds', 'val'])
rs = result.values
print(rs[:, 0])
print(rs[0, :])
rs[:, 0] 逗号前面表示:行都保留,逗号后面0表示保留第一列,结果为['2019/08/01' '2019/08/01']
rs[0, :]表示保留第一行,列都保留,结果为['2019/08/01' 10]
四、参考
python ndarray转换 series,dataframe
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