Cuente el número de columnas de un Pandas DataFrame

Analicemos cómo contar la cantidad de columnas de un DataFrame de Pandas. Primero hagamos un marco de datos.

Ejemplo:

# Import Required Libraries
import pandas as pd
import numpy as np
  
# Create a dictionary for the dataframe
dict = {'Name': ['Sukritin', 'Sumit Tyagi', 'Akriti Goel',
                 'Sanskriti', 'Abhishek Jain'], 
        'Age': [22, 20, np.inf, -np.inf, 22], 
        'Marks': [90, 84, 33, 87, 82]}
  
# Converting Dictionary to Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
  
# Print Dataframe
df

Producción: 

Método 1: Usar la propiedad de forma

La propiedad Shape devuelve la tupla que representa la forma del DataFrame. El primer índice consiste en el número de filas y el segundo índice consiste en el número de columnas.
 

# Getting shape of the df
shape = df.shape
  
# Printing Number of columns
print('Number of columns :', shape[1])

Producción: 
 

Método 2: usar la propiedad de columnas

La propiedad de columnas de Pandas DataFrame devuelve la lista de columnas y calculando la longitud de la lista de columnas, podemos obtener el número de columnas en el df.
 

# Getting the list of columns
col = df.columns
  
# Printing Number of columns
print('Number of columns :', len(col))

Producción: 
 

Método 3: Casting DataFrame a la lista

Al igual que la propiedad de las columnas, encasillar DataFrame en la lista devuelve la lista del nombre de las columnas.

# Typecasting df to list
df_list = list(df)
  
# Printing Number of columns
print('Number of columns :', len(df_list))

Producción: 
 

Método 4: Usar el método info() de DataFrame

Este método imprime un resumen conciso del DataFrame. El método info() imprime información sobre el DataFrame, incluidos los tipos de columnas y el índice, el uso de la memoria, el número de columnas, etc.

# Printing info of df
df.info()

Producción: