DataFrame(3)：DataFrame常用属性说明

DataFrame(3)：DataFrame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 npimport pandas as pddf = 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.ndimdisplay(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.shapedisplay(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.dtypesdisplay(x)# 查看某一列元素的数据类型y = df["北京"].dtypedisplay(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.sizedisplay(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.Tdisplay(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.indexdisplay(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.columnsdisplay(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.valuesdisplay(x)

结果如下：

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