Pandas 获取对象的属性 - Python

Pandas 是一个数据分析工具，可以用于数据清洗、数据处理和数据分析等方面。在使用 Pandas 进行数据分析的过程中，需要经常获取对象的属性。

本篇文章将介绍在 Python 中使用 Pandas 获取对象的属性的方法。

DataFrame 对象的属性

在 Pandas 中，DataFrame 对象是最常用的对象之一。DataFrame 对象是一个二维的表格类型的数据结构，可以将其视为 Series 对象的容器。

获取 DataFrame 对象的属性主要有以下几种方式：

查看 DataFrame 的形状

通过 shape 属性可以查看 DataFrame 的形状，即 DataFrame 对象的行数和列数。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

# 查看 DataFrame 的形状
print(df.shape)

输出结果：

(3, 2)

查看 DataFrame 的列名

通过列名属性 columns 可以查看 DataFrame 的列名。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

# 查看 DataFrame 的列名
print(df.columns)

输出结果：

Index(['a', 'b'], dtype='object')

查看 DataFrame 的索引

通过索引属性 index 可以查看 DataFrame 的索引。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

# 查看 DataFrame 的索引
print(df.index)

输出结果：

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

Series 对象的属性

在 Pandas 中，Series 对象是另一个常用的对象。Series 对象是一个一维的数组型的数据结构，可以将其视为带有标签的数组。

获取 Series 对象的属性主要有以下几种方式：

查看 Series 的形状

通过 shape 属性可以查看 Series 的形状，即 Series 对象的元素个数。

import pandas as pd

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3])

# 查看 Series 的形状
print(s.shape)

输出结果：

(3,)

查看 Series 的索引

通过索引属性 index 可以查看 Series 的索引。

import pandas as pd

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3])

# 查看 Series 的索引
print(s.index)

输出结果：

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

查看 Series 的值

通过值属性 values 可以查看 Series 的值。

import pandas as pd

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3])

# 查看 Series 的值
print(s.values)

输出结果：

[1 2 3]

总结

本文介绍了在 Python 中使用 Pandas 获取 DataFrame 和 Series 对象的属性的方法。通过获取对象的属性，可以更好的了解数据集的结构和特征，对数据的处理和分析提供便利。