pandas的两个了解dataFrame结构的小技巧

先构建dataFrame

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> int_values = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> text_values = ['alpha', 'beta', 'gamma', 'delta', 'epsilon']
>>> float_values = [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]
>>> df = pd.DataFrame({"int_col": int_values, "text_col": text_values,"float_col": float_values})
>>> df
   int_col text_col  float_col
0        1    alpha       0.00
1        2     beta       0.25
2        3    gamma       0.50
3        4    delta       0.75
4        5  epsilon       1.00

1、shape属性
shape属性能够快速的反馈该dataFrame有多少行，多少列
如下所示：

# 先行后列
>>> df.shape
(5, 3)

2、info方法
info方法能够快速的获取行列数目，并且查看每列中是否有null值，还可以获取这个dataFrame所占用的内存

>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# index为5行，0-4
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
# 总计3个column,均为非空值
Data columns (total 3 columns):
int_col      5 non-null int64
text_col     5 non-null object
float_col    5 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
# 使用内存248字节
memory usage: 248.0+ bytes

哈哈，以上就是python小工具关于pandas了解dataFrame的小技巧的介绍。
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最后

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