一区二区日本_久久久久久久国产精品_无码国模国产在线观看_久久99深爱久久99精品_亚洲一区二区三区四区五区午夜_日本在线观看一区二区

Pandas數(shù)據(jù)形狀df.shape得實現(xiàn)

pandas: shape()獲取Dataframe得行數(shù)和列數(shù)

返回列數(shù):

df.shape[1]

返回行數(shù):

df.shape[0]   或者:len(df)

返回形狀,即幾行幾列得數(shù)組

dataframe.shape()

執(zhí)行df.shape會返回一個元組,該元組得第一個元素代表行數(shù),第二個元素代表列數(shù),這就是這個數(shù)據(jù)得基本形狀,也是數(shù)據(jù)得大小

import pandas as pd df = pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64],                   ['Arry','C',36,37,37,57],                   ['Ack','A',57,60,18,84],                   ['Eorge','C',93,96,71,78],                   ['Oah','D',65,49,61,86]                  ],                    columns = ['name','team','Q1','Q2','Q3','Q4']) df.shape# (5, 6)# 共5行6列(索引不算) df.shape[0] # 5df.shape[1] # 6 # Series只有一個值s = pd.Series(['One','Two','Three'])s.shape # (3,)s.shape[0] # 3

結(jié)果展示

df

s

到此這篇關(guān)于Pandas數(shù)據(jù)形狀df.shape得實現(xiàn)得內(nèi)容就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas df.shape內(nèi)容請搜索之家以前得內(nèi)容或繼續(xù)瀏覽下面得相關(guān)內(nèi)容希望大家以后多多支持之家!

聲明:所有內(nèi)容來自互聯(lián)網(wǎng)搜索結(jié)果,不保證100%準(zhǔn)確性,僅供參考。如若本站內(nèi)容侵犯了原著者的合法權(quán)益,可聯(lián)系我們進(jìn)行處理。
發(fā)表評論
更多 網(wǎng)友評論1 條評論)
暫無評論

返回頂部

主站蜘蛛池模板: av一级 | 一区二区三区亚洲视频 | 色婷婷国产精品综合在线观看 | 国产精品久久午夜夜伦鲁鲁 | 久久av在线播放 | 鸡毛片 | 91大片| 欧美a在线 | 国产精品免费在线 | 免费观看一级特黄欧美大片 | 亚洲一区二区三区视频在线 | 国产91精品久久久久久久网曝门 | 亚洲 成人 在线 | 精品久久久久一区二区国产 | av网站免费观看 | 久久在线免费 | 国产一区二区三区在线看 | 国产激情网站 | 亚洲视频在线免费 | 国产一区不卡 | 99tv| 国产成人小视频 | 日韩免费av| 国产成人综合在线 | 精品久久久久久 | 久久精品一区二区 | 欧美精品一区二区三区四区 在线 | 中文字幕亚洲一区二区三区 | 七七婷婷婷婷精品国产 | 色资源在线 | 成人国产一区二区三区精品麻豆 | 日韩一区二区三区在线 | 日韩影音 | 91福利在线导航 | 成人国产精品一级毛片视频毛片 | 久草精品视频 | 欧美福利网站 | 日本淫视频 | 黄久久久 | 天天躁日日躁狠狠很躁 | 欧美精品被 |