programming python

Làm cách nào để tìm kích thước của một chuỗi trong python?

❮ Tham chiếu khung dữ liệu

Ví dụ

Trả về số phần tử trong DataFrame

nhập gấu trúc dưới dạng pd

df = pd. read_csv['dữ liệu. csv']

in [df. kích thước]

Tự mình thử »

Định nghĩa và cách sử dụng

Thuộc tính 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
2 trả về số phần tử trong DataFrame

Số phần tử là số hàng * số cột

Trong ví dụ của chúng tôi, DataFrame có 169 hàng và 4 cột. 169 * 4 = 676

cú pháp

Giá trị trả về

Một Int, đại diện cho số phần tử trong DataFrame

❮ Tham chiếu khung dữ liệu


Bài viết này mô tả cách lấy số hàng, số cột và tổng số phần tử [kích thước] của 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
0 và 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
1

  • df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
    0
    • Hiển thị số hàng, cột, v.v. 
      df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
      3
    • Lấy số hàng. 
      df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
      4
    • Lấy số cột. 
      df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
      5
    • Lấy số hàng và số cột. 
      df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
      6
    • Lấy số phần tử. 
      df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
      7
    • Lưu ý khi chỉ định chỉ số
  • df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
    1
    • Lấy số phần tử. 
      df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
      9, 
      df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
      00

Ví dụ, sử dụng dữ liệu người sống sót Titanic. Nó có thể được tải xuống từ Kaggle

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
1

nguồn.

Liên kết được tài trợ

Lấy số hàng, số cột, số phần tử của 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
0

Hiển thị số hàng, cột, v.v. 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
3

Phương thức 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
03 của 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
0 có thể hiển thị thông tin như số lượng hàng và cột, tổng mức sử dụng bộ nhớ, loại dữ liệu của từng cột và số lượng phần tử không phải NaN

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB

nguồn.

Kết quả là đầu ra tiêu chuẩn và không thể lấy giá trị

Lấy số hàng. 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
4

Số lượng hàng của 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
0 có thể thu được bằng hàm tích hợp Python 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
07

Trong ví dụ, nó được hiển thị bằng cách sử dụng 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
08, nhưng 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
07 trả về một giá trị số nguyên, vì vậy nó có thể được gán cho một biến khác hoặc được sử dụng để tính toán

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
0

nguồn.

Lấy số cột. 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
5

Số lượng cột của 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
0 có thể thu được bằng cách áp dụng 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
07 cho thuộc tính 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
63

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
6

nguồn.

Lấy số hàng và số cột. 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
6

Thuộc tính 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
65 của 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
0 lưu trữ số hàng và cột dưới dạng bộ dữ liệu 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
67

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
2

nguồn.

Cũng có thể giải nén và lưu trữ chúng trong các biến riêng biệt

  • Giải nén một bộ và liệt kê trong Python

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
3

nguồn.

Lấy số phần tử. 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
7

Tổng số phần tử của 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
0 được lưu trong thuộc tính 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
20. Điều này bằng với 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
21

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
8

nguồn.

Lưu ý khi chỉ định chỉ số

Khi một cột dữ liệu được chỉ định làm chỉ mục theo phương pháp 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
22, các cột này sẽ bị xóa khỏi phần thân dữ liệu [thuộc tính ______323], vì vậy nó không được tính là số lượng cột

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
1

nguồn.

Xem bài viết sau cho 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
22

  • gấu trúc. Gán cột hiện có cho chỉ mục DataFrame với set_index[]

Lấy số phần tử của 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
1

Ví dụ về 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
1, chọn một hàng từ 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
0

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
6

nguồn.

Lấy số phần tử. 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
9, 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
00

Vì 

df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
1 là một chiều, nên bạn có thể lấy tổng số phần tử [kích thước] bằng thuộc tính 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
07 hoặc 
df.info[]
# 
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns [total 12 columns]:
# PassengerId    891 non-null int64
# Survived       891 non-null int64
# Pclass         891 non-null int64
# Name           891 non-null object
# Sex            891 non-null object
# Age            714 non-null float64
# SibSp          891 non-null int64
# Parch          891 non-null int64
# Ticket         891 non-null object
# Fare           891 non-null float64
# Cabin          204 non-null object
# Embarked       889 non-null object
# dtypes: float64[2], int64[5], object[5]
# memory usage: 83.6+ KB
20

Làm cách nào để kiểm tra độ dài của sê-ri trong gấu trúc?

Pandas str. phương thức len[] được sử dụng để xác định độ dài của mỗi chuỗi trong chuỗi Pandas.

Kích thước [] trong gấu trúc Python là gì?

Thuộc tính size trả về số phần tử trong DataFrame . Số phần tử là số hàng * số cột.

Thuộc tính kích thước của Sê-ri là gì?

thuộc tính kích thước trả về số phần tử trong dữ liệu cơ bản cho các đối tượng chuỗi đã cho . Ví dụ 1. Sử dụng sê-ri. thuộc tính kích thước để tìm số phần tử trong dữ liệu cơ bản của đối tượng sê-ri đã cho.

Bài Viết Liên Quan

Tôi nên học những điều gì trong JavaScript?
Cài đặt python 2.7 5 ubuntu
Sự khác biệt và vai trò của mysql và php là gì
Lịch tamil 2023 diwali
Apache và php có giống nhau không?
Which will be the 13th month in 2023?
Cách xóa văn bản thừa trong Excel
Trình xử lý sự kiện gỡ lỗi javascript Chrome
Làm cách nào để xóa tất cả các ký tự khỏi python?
Làm cách nào để lấy tọa độ trong python?
Allowdiskuse mongodb
Giải thích php là gì?
Cuộc gọi ajax tùy chỉnh trong wordpress
Wordpress com javascript
Làm cách nào để chỉ đọc trong PHP?
Chung kết NCAA 4 2023 ở đâu?
Paris 2024 Olympics accommodation
Pandas tìm các hàng có giá trị trống
Sử dụng python định nghĩa nụ hôn
Chương trình c ++ để đếm số nguyên âm trong tệp văn bản

Toplist mới

#1
Top 7 sự tích hồ gươm - ngữ văn lớp 6 2023
7 tháng trước
#2
Top 7 gdcd 6 bài 1 kết nối tri thức 2023
7 tháng trước
#3
Top 7 ý nghĩa của xây dựng gia đình văn hóa 2023
7 tháng trước
#4
Top 6 mẫu hợp đồng mượn đất làm nhà xưởng 2023
7 tháng trước
#5
Top 3 tổng tài biến thái tôi yêu anh tập 27 2023
7 tháng trước
#6
Top 6 kết thực phim mỹ nhân vô lệ 2023
7 tháng trước
#7
Top 9 trong những câu thơ sau câu nào sử dụng thành ngữ 2023
7 tháng trước
#8
Top 8 đề tài và chủ de của tác phẩm tắt đèn 2023
7 tháng trước
#9
Top 5 tiểu sử của thầy thích pháp hòa 2023
7 tháng trước

Bài mới nhất

Cách dạy con học toán lớp 1 hiệu quả năm 2024
Hàm trung bình cộng trong thư viện math.h năm 2024
Bán đất đường trần quang diệu thành phố thanh hóa năm 2024
Khi chạy chương trình báo lỗi invalid missing system.setup năm 2024
Bài giảng sự lai hóa các obitan phân tử năm 2024

Chủ Đề

programming Hỏi Đáp Toplist Là gì Bài Tập Địa Điểm Hay Mẹo Hay Học Tốt Nghĩa của từ Công Nghệ Khỏe Đẹp bao nhiêu Top List Tiếng anh Bao nhiêu Sản phẩm tốt Xây Đựng Ngôn ngữ javascript Ở đâu Đại học Hướng dẫn Bài tập Tại sao Dịch So Sánh Máy tính Món Ngon mẹo hay Bao lâu Thế nào So sánh Khoa Học Vì sao Lớp 9 Lớp 10