Hướng dẫn how do i print the length of a dataframe in python? - làm cách nào để in độ dài của khung dữ liệu trong python?

Làm thế nào để tôi có được số lượng hàng của gấu trúc DataFrame?

Bảng này tóm tắt các tình huống khác nhau mà bạn muốn đếm một cái gì đó trong một khung dữ liệu (hoặc chuỗi, cho tính đầy đủ), cùng với (các) phương thức được đề xuất.

Chú thích

1. len(df)
   # 5
   
   df.shape[0]
   # 5
   
   len(df.index)
   # 5
   

   1 trả về số lượng cho mỗi cột là

   len(df)
   # 5
   
   df.shape[0]
   # 5
   
   len(df.index)
   # 5
   

   2 vì số không null thay đổi theo cột.

2. len(df)
   # 5
   
   df.shape[0]
   # 5
   
   len(df.index)
   # 5
   

   3 trả về một

   len(df)
   # 5
   
   df.shape[0]
   # 5
   
   len(df.index)
   # 5
   

   2, vì tất cả các cột trong cùng một nhóm có cùng số lượng hàng.

3. len(df)
   # 5
   
   df.shape[0]
   # 5
   
   len(df.index)
   # 5
   

   5 trả về

   len(df)
   # 5
   
   df.shape[0]
   # 5
   
   len(df.index)
   # 5
   

   6, vì số lượng không null có thể khác nhau giữa các cột trong cùng một nhóm. Để có được số lượng không null theo nhóm cho một cột cụ thể, hãy sử dụng

   len(df)
   # 5
   
   df.shape[0]
   # 5
   
   len(df.index)
   # 5
   

   7 trong đó "X" là cột để đếm.

---

Ví dụ mã tối thiểu

Dưới đây, tôi hiển thị các ví dụ về từng phương pháp được mô tả trong bảng trên. Đầu tiên, thiết lập -

df = pd.DataFrame({
    'A': list('aabbc'), 'B': ['x', 'x', np.nan, 'x', np.nan]})
s = df['B'].copy()

df

   A    B
0  a    x
1  a    x
2  b  NaN
3  b    x
4  c  NaN

s

0      x
1      x
2    NaN
3      x
4    NaN
Name: B, dtype: object

Số lượng hàng của DataFrame: len(df) # 5 df.shape[0] # 5 len(df.index) # 5 8, len(df) # 5 df.shape[0] # 5 len(df.index) # 5 9 hoặc df.shape[1] # 2 len(df.columns) # 2 0

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

Có vẻ ngớ ngẩn khi so sánh hiệu suất của các hoạt động thời gian liên tục, đặc biệt là khi sự khác biệt ở mức độ "nghiêm túc, đừng lo lắng về nó". Nhưng đây dường như là một xu hướng với các câu trả lời khác, vì vậy tôi cũng làm như vậy cho sự hoàn chỉnh.

Trong ba phương pháp ở trên,

df.shape[1]
# 2

len(df.columns)
# 2

0 (như được đề cập trong các câu trả lời khác) là nhanh nhất.

Ghi chú

• Tất cả các phương thức trên là các hoạt động thời gian không đổi vì chúng là các tra cứu thuộc tính đơn giản.

• df.shape[1]
  # 2
  
  len(df.columns)
  # 2
  

  2 (tương tự như

  df.shape[1]
  # 2
  
  len(df.columns)
  # 2
  

  3) là một thuộc tính trả về một tuple là

  df.shape[1]
  # 2
  
  len(df.columns)
  # 2
  

  4. Ví dụ:

  df.shape[1]
  # 2
  
  len(df.columns)
  # 2
  

  2 trả về

  df.shape[1]
  # 2
  
  len(df.columns)
  # 2
  

  6 cho ví dụ ở đây.

Số lượng cột của DataFrame: df.shape[1] # 2 len(df.columns) # 2 7, df.shape[1] # 2 len(df.columns) # 2 8

df.shape[1]
# 2

len(df.columns)
# 2

Tương tự như

df.shape[1]
# 2

len(df.columns)
# 2

0,

df.shape[1]
# 2

len(df.columns)
# 2

8 là nhanh hơn trong hai phương pháp (nhưng cần nhiều ký tự hơn để loại).

Số lượng hàng của một loạt: len(s) # 5 s.size # 5 len(s.index) # 5 1, len(s) # 5 s.size # 5 len(s.index) # 5 2, len(s) # 5 s.size # 5 len(s.index) # 5 3

len(s)
# 5

s.size
# 5

len(s.index)
# 5

len(s)
# 5

s.size
# 5

len(s.index)
# 5

2 và

len(s)
# 5

s.size
# 5

len(s.index)
# 5

3 giống nhau về tốc độ. Nhưng tôi khuyên bạn nên

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

8.

Lưu ý

len(s)
# 5

s.size
# 5

len(s.index)
# 5

7 là một thuộc tính và nó trả về số lượng phần tử (= số lượng hàng cho bất kỳ chuỗi nào). DataFrames cũng xác định một thuộc tính kích thước trả về kết quả tương tự như

len(s)
# 5

s.size
# 5

len(s.index)
# 5

8.

len(s)
# 5

s.size
# 5

len(s.index)
# 5

7 is an attribute, and it returns the number of elements (=count of rows for any Series). DataFrames also define a size attribute which returns the same result as

len(s)
# 5

s.size
# 5

len(s.index)
# 5

8.

Số lượng hàng không null: len(df) # 5 df.shape[0] # 5 len(df.index) # 5 1 và df.count() A 5 B 3 dtype: int64 0

Các phương pháp được mô tả ở đây chỉ đếm các giá trị không null (có nghĩa là NAN bị bỏ qua).

Gọi

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

1 sẽ trả về số lượng không có NaN cho mỗi cột:

df.count()

A    5
B    3
dtype: int64

Đối với chuỗi, sử dụng

df.count()

A    5
B    3
dtype: int64

0 với hiệu ứng tương tự:

s.count()
# 3

Số lượng hàng theo nhóm: df.count() A 5 B 3 dtype: int64 3

Đối với

df.count()

A    5
B    3
dtype: int64

4, hãy sử dụng

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

3 để đếm số lượng hàng mỗi nhóm.

df.groupby('A').size()

A
a    2
b    2
c    1
dtype: int64

Tương tự, đối với

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

2, bạn sẽ sử dụng

df.count()

A    5
B    3
dtype: int64

7.

s.groupby(df.A).size()

A
a    2
b    2
c    1
Name: B, dtype: int64

Trong cả hai trường hợp, một

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

2 được trả lại. Điều này cũng có ý nghĩa đối với

df.count()

A    5
B    3
dtype: int64

4 vì tất cả các nhóm đều có cùng số lượng hàng.

Số lượng hàng không null theo nhóm: s.count() # 3 0

Tương tự như ở trên, nhưng sử dụng

s.count()
# 3

0, không phải

df.count()

A    5
B    3
dtype: int64

3. Lưu ý rằng

len(s)
# 5

s.size
# 5

len(s.index)
# 5

7 luôn trả về

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

2, trong khi

s.count()
# 3

5 trả về

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

2 nếu được gọi trên một cột cụ thể, hoặc nếu không thì

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

6.

Các phương pháp sau đây trả về điều tương tự:

df.groupby('A')['B'].size()
df.groupby('A').size()

A
a    2
b    2
c    1
Name: B, dtype: int64

Trong khi đó, đối với

s.count()
# 3

5, chúng tôi có

df.groupby('A').count()

   B
A
a  2
b  1
c  0

... được gọi trên toàn bộ đối tượng nhóm, so với,

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

0

Được gọi trên một cột cụ thể.

Kích thước () làm gì trong Python DataFrame?

Chức năng nào của DataFrame cung cấp cho chúng ta kích thước của nó?

Làm thế nào để tôi tìm thấy độ dài của một hàng trong một khung dữ liệu?

Làm cách nào để tìm độ dài của chuỗi trong khung dữ liệu?