每日一题2:获取DataFrame的大小

本文详细解释了如何在Python的pandas库中使用DataFrame.shape获取数据维度,以及其与NumPy的关系。并通过LeetCode问题展示了实际应用。

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在Python中,pandas是一个非常流行的数据处理库,它提供了DataFrame这一数据结构来高效地处理表格化的数据。如果想查看一个DataFrame的行数和列数,可以使用.shape来实现。

一、基本用法

当你有一个名为df的DataFrame时,只需调用.shape属性,它将返回一个包含两元素的元组,其中第一个元素是DataFrame的行数,第二个元素是列数。

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': [1, 2, 3],
    'Column2': ['A', 'B', 'C'],
    'Column3': [True, False, True]
})

# 使用shape属性查看行数和列数
row_count, column_count = df.shape

print("行数:", row_count)
print("列数:", column_count)

输出为:

行数: 3
列数: 3

注意事项

  • .shape属性是直接从NumPy数组继承而来的一个特性,在很多其他情境下(如处理NumPy数组时)也会用到它来获取数组的维度信息。
  • 虽然我们主要关注的是行数和列数,但.shape
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