Pandas proporciona a los analistas de datos una variedad de funciones predefinidas para obtener la cantidad de filas y columnas en un marco de datos. En este artículo, aprenderemos sobre la sintaxis y la implementación de algunas de estas funciones.
Método 1: Usar el método df.axes()
axes()El método en pandas permite obtener el número de filas y columnas de una vez. Acepta el argumento ‘0’ para filas y ‘1’ para columnas.
Sintaxis: df.axes[0 o 1]
Parámetros:
0: para el número de Filas
1: para el número de columnas
Ejemplo:
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary with list object in values
details = {
'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi'],
'Age' : [23, 21, 22, 21],
'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU'],
}
# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'],\
index = ['a', 'b', 'c', 'd'])
# Get the number of rows and columns
rows = len(df.axes[0])
cols = len(df.axes[1])
# Print the number of rows and columns
print("Number of Rows: " + str(rows))
print("Number of Columns: " + str(cols))
Producción:
Number of Rows: 4 Number of Columns: 3
Método 2: Usar el método df.info()
df.info()proporciona toda la información sobre el marco de datos, incluido el número de filas y columnas.
Sintaxis:
df.info
Ejemplo:
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary with list object in values
details = {
'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi'],
'Age' : [23, 21, 22, 21],
'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU'],
}
# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'],
index = ['a', 'b', 'c', 'd'])
# Get the info of data frame
df.info()
Producción:
Aquí, en el código anterior, el valor en el índice da el número de filas y el valor en las columnas de datos da el número de columnas.
Método 3: Usar el método len()
len()El método se utiliza para obtener el número de filas y el número de columnas individualmente.
Sintaxis:
len(df) and len(df.columns)
Ejemplo 1: Obtener el número de filas
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary with list object in values
details = {
'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi'],
'Age' : [23, 21, 22, 21],
'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU'],
}
# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'],
index = ['a', 'b', 'c', 'd'])
# Get the number of rows
print("Number of Rows:", len(df))
Producción:
Number of Rows: 4
Ejemplo 2: Obtener el número de columnas
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary with list object in values
details = {
'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi'],
'Age' : [23, 21, 22, 21],
'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU'],
}
# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'],
index = ['a', 'b', 'c', 'd'])
# Get the number of columns
print("Number of Columns:", len(df.columns))
Producción:
Number of Columns: 3
Método 4: Usar el método df.shape()
df.shape()El método devuelve el número de filas y columnas en forma de tupla.
Ejemplo:
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary with list object in values
details = {
'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi'],
'Age' : [23, 21, 22, 21],
'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU'],
}
# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'],
index = ['a', 'b', 'c', 'd'])
# Get the number of Rows and columns
df.shape
Producción:
(4, 3)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Akanksha_Rai y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA