DataFrame(2):常用属性说明
1、常用属性如下
- ndim 返回DataFrame的维数;
- shape 返回DataFrame的形状;
- dtypes 返回DataFrame中每一列元素的数据类型;
- size 返回DataFrame中元素的个数;
- T 返回DataFrame的转置结果;
- index 返回DataFrame中的索引;
- columns 返回DataFrame中的列索引;
- values 返回DataFrame中的数值;
2、演示如下
import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=["地区1", "地区2", "地区3"], columns=["北京","天津", "上海","沈阳", "广州"]) display(df)
结果如下:
① ndim:返回DataFrame的维数;
df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=["地区1", "地区2", "地区3"], columns=["北京","天津", "上海","沈阳", "广州"]) display(df) x = df.ndim display(x)
结果如下:
② shape:返回DataFrame的形状;
df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=["地区1", "地区2", "地区3"], columns=["北京","天津", "上海","沈阳", "广州"]) display(df) x = df.shape display(x)
结果如下:
③ dtypes:返回DataFrame中每一列元素的数据类型;
df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=["地区1", "地区2", "地区3"], columns=["北京","天津", "上海","沈阳", "广州"]) display(df) x = df.dtypes display(x) # 查看某一列元素的数据类型 y = df["北京"].dtype display(y)
结果如下:
④ size:返回DataFrame中元素的个数;
df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=["地区1", "地区2", "地区3"], columns=["北京","天津", "上海","沈阳", "广州"]) display(df) x = df.size display(x)
结果如下:
⑤ T:返回DataFrame的转置结果;
df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=["地区1", "地区2", "地区3"], columns=["北京","天津", "上海","沈阳", "广州"]) display(df) x = df.T display(x)
结果如下:
⑥ index:返回DataFrame中的索引;
df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=["地区1", "地区2", "地区3"], columns=["北京","天津", "上海","沈阳", "广州"]) display(df) x = df.index display(x)
结果如下:
⑦ columns:返回DataFrame中的列索引;
df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=["地区1", "地区2", "地区3"], columns=["北京","天津", "上海","沈阳", "广州"]) display(df) x = df.columns display(x)
结果如下:
注意:行索引、列索引都可以通过list转换为列表,然后我们可以针对这个列表做其他操作。
⑧ values:返回DataFrame中的数值;
df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=["地区1", "地区2", "地区3"], columns=["北京","天津", "上海","沈阳", "广州"]) display(df) x = df.values display(x)
结果如下: