📜  获取 Pandas DataFrame 的大小

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:55:16.443000             🧑  作者: Mango

获取 Pandas DataFrame 的大小

在本文中,我们将讨论如何使用Python获取 Pandas Dataframe 的大小。

方法一:使用 df.size

这将返回数据框的大小,即行*列

语法

dataframe.size

其中,数据框是输入数据框

示例:用于创建学生数据框和显示大小的Python代码

Python3
# import pandas module
import pandas as pd
  
# create a dataframe
# with 5 rows and 3 columns
data = pd.DataFrame({
    'name': ['sravan', 'ojsawi', 'bobby', 'rohith', 'gnanesh'],
    'subjects': ['java', 'php', 'html/css', 'python', 'R'],
    'marks': [98, 90, 78, 91, 87]
})
  
# display dataframe
print(data)
  
# get the size
data.size


Python3
# import pandas module
import pandas as pd
  
# create a dataframe
# with 5 rows and 3 columns
data = pd.DataFrame({
    'name': ['sravan', 'ojsawi', 'bobby', 'rohith', 'gnanesh'],
    'subjects': ['java', 'php', 'html/css', 'python', 'R'],
    'marks': [98, 90, 78, 91, 87]
})
  
# display dataframe
print(data)
  
# get the shape
data.shape


Python3
# import pandas module
import pandas as pd
  
# create a dataframe
# with 5 rows and 3 columns
data = pd.DataFrame({
    'name': ['sravan', 'ojsawi', 'bobby', 'rohith', 'gnanesh'],
    'subjects': ['java', 'php', 'html/css', 'python', 'R'],
    'marks': [98, 90, 78, 91, 87]
})
  
# display dataframe
print(data)
  
# get the dimensions
data.ndim


输出:

方法 2:使用 df.shape

此函数将返回数据框中的行数和列数

语法

dataframe.shape

其中,数据框是输入数据框

示例:获取数据框形状的Python程序

Python3

# import pandas module
import pandas as pd
  
# create a dataframe
# with 5 rows and 3 columns
data = pd.DataFrame({
    'name': ['sravan', 'ojsawi', 'bobby', 'rohith', 'gnanesh'],
    'subjects': ['java', 'php', 'html/css', 'python', 'R'],
    'marks': [98, 90, 78, 91, 87]
})
  
# display dataframe
print(data)
  
# get the shape
data.shape

输出:

方法 3:使用 df.ndim

这将返回数据框中存在的维度数。

语法

data.ndim

其中,数据框是输入数据框

示例:获取数据框维度的Python程序

Python3

# import pandas module
import pandas as pd
  
# create a dataframe
# with 5 rows and 3 columns
data = pd.DataFrame({
    'name': ['sravan', 'ojsawi', 'bobby', 'rohith', 'gnanesh'],
    'subjects': ['java', 'php', 'html/css', 'python', 'R'],
    'marks': [98, 90, 78, 91, 87]
})
  
# display dataframe
print(data)
  
# get the dimensions
data.ndim

输出: