Pandas -Form

Ein Python -Toolkit, das Pandas bezeichnet wird. Zwei der Hauptziele von Pandas sind die Analyse von Daten und die jüngsten Einblicke in die Inhalte, die in Datenrahmen und Nachfolge enthalten sind. Datenrahmen sind vergleichbar mit Python: Es handelt sich um doppelt markierte Datenstrukturen mit Spalten, die möglicherweise von mehreren Typen sind und Teil des Pandas-Moduls sind. Wenn Sie ein gutes Bild der Daten erreichen, können Sie auch Ihr Verständnis der Eigenschaften verbessern. Pandas enthalten Merkmale, die Statistiken für die "Größe", "Form" und "Parameter" Ihrer Datenrahmen bereitstellen. Die „Größe“ eines PANDAS -Datenframe oder die genaue Anzahl von Dateneinheiten in Ihrem Datenrahmen wird durch die Eigenschaft „Größe“ erhalten.

"Größe" bietet möglicherweise keine vollständige Darstellung Ihres Datenrahmens. Die Messungen des DataFrame werden durch ein Paar dargestellt, das die Eigenschaft „Form“ zurückgibt. Die „Form“ würde in Zeilen und Spalten sein. Der Index der „Form der Form“ kann verwendet werden, um auch die Anzahl der Zeilen oder Spalten zu messen. Für den „DataFrame ist kein Argumentwert erforderlich. Form".

Die Syntax für die Python Pandas -Formmethode

Verwenden Sie die oben genannte Syntax und enthält ein formspezifisches Spaltenpaar und Zeilen eines Datenrahmens oder einer Reihe, um die Form des Datenrahmens zu bestimmen.

Die Syntax für die Python -Panda -Größenmethode

Verwenden Sie diese Syntax, um die Größe des DataFrame zu erhalten, und es gibt einen Datenrahmen oder eine Seriengröße, die der gesamten Anzahl von Elementen entspricht, dh Spalten nach Zeilen.

Beispiel 1: Verwenden Sie Python Pandas, um die Größe und Form des Datenrahmens zu bestimmen

Pandas ist ein Framework für die Datenverarbeitung. Tabellendaten können in Python unter Verwendung eines Datenrahmens in Python gespeichert werden. Benutzer können schnell tabellarische Daten wie Zeilen und Spalten mit dem DataFrame speichern und interagieren. In dieser Demonstration werden wir den Formparameter verwenden, um die Anzahl der Zeilen und Spalten im DataFrame zu bestimmen. Die „Größe eines Datenframe.

Mit dem "Spyder" -Tool wird dieses Beispiel in die Implementierung eingesetzt. Dieser Code wird mit dem Python Panda -Modul ausgeführt, das die Panda Library importiert. Daher werden wir unseren Code schreiben, indem wir das Modul des Pandas in Python importieren. Der folgende Schritt besteht. Der "DF1" -Datenrahmen ist derjenige, den wir in diesem Beispiel verwenden. Dieser Datenrahmen hat zwei Spalten "Subjekt" und "Markierungen", die beide Werte enthalten. In der Spalte "Subjekt" haben wir "Python", "DLD", "Ethik", "OOP", "Java" und "Management". In der Spalte "Marks" haben wir Markierungen für die Themen "98", "70", "88", "77", "90" und "86". Dieser Datenrahmen wird mit Verwendung generiert „PD.DataFrame ”.

Mit den Methoden „Größe“ und „Form“ berechnen wir nun die Größe und Form des Datenrahmens. Die Gesamtzahl der Datenzellen des DataFrame wird mit „DF1) berechnet.Größe". Die „Form“ -Methode zeigt die Reihenfolge des Datenrahmens in Bezug auf die Anzahl der Zeilen und Spalten an, so viele Zeilen und wie viele Spalten in diesem Datenrahmen enthalten. Mit der Funktion „print ()“ können wir jetzt unsere Ergebnisse auf dem Bildschirm sehen.

Wie wir aus dem im Bild gezeigten Ergebnis sehen können, wird der von uns erstellte Datenrahmen zuerst angezeigt und definiert dann die "Größe" und "Form" des DataFrame ". Der DataFrame verfügt über "12" -Datenzellen, da seine Größe "12" und die "Form" des Datenrahmens "(6, 2)" lautet. Dies zeigt an, dass es sechs Zeilen und zwei Spalten enthält. Die Größe des Index ist „6“, was von „0 bis 5“ bedeutet. Die „Größe“ und „Form“ des DataFrame können durch einfacher Verwendung des Index festgelegt werden.

Beispiel 2: Bestimmung der Form eines leeren Datenframe

In diesem Beispiel werden wir die Form eines leeren Datenrahmens angeben. Im letzten Beispiel haben wir einen Datenrahmen mit einigen Spalten und Zeilen erstellt und seine Form und Größe mit der Methode „Form“ und „Größe“ angezeigt. In diesem Fall erstellen wir jedoch einen leeren Datenrahmen ohne Spalten und ohne Zeilen. Die Indexgröße für einen leeren Datenrahmen ist immer Null. Das Ergebnis wird Null sein, da unser Datenrahmen keine Elemente enthält. Mit der Formmethode können wir dies jedoch erhalten. Jetzt verwenden wir „DF. Form “, um die Form unseres Datenrahmens zu erhalten. Dies wird uns über die Schaumreihenfolge „Zeilen*Spalte“ informieren, in der unser Datenrahmen organisiert ist. Mit anderen Worten, es zeigt, wie viele Zeilen und Spalten vorhanden sind. Das Aufrufen der Funktion „print ()“ zeigt das Ergebnis auf dem Bildschirm an.

Das Bild zeigt eine leere Datenrahmenanweisung anstelle eines Datenrahmens an, da es keine Spalte hat und die Größe des Index Null ist. Somit zeigt es eine leere quadratische Klammer „[]“ vor der Spalte und des Index. Wenn wir danach die Form des DataFrame analysieren, wird eine Reihenfolge von "(0, 0)" angezeigt, was bedeutet, dass die Reihenfolge für "Zeilen * Spalte" "0" lautet. Es erklärt, dass es weder eine Zeile noch eine Spalte gibt.

Beispiel 3: Eine weitere Erklärung, wie Sie die Form eines Datenrahmens mithilfe der Python Pandas -Formmethode erhalten

"Größe" bietet möglicherweise keine ganze Darstellung Ihres Datenrahmens. Die Form eines Datenrahmens ist ein weiteres typisches Merkmal. Der „Formungs“ -Prozess liegt nahe an dem der Eigenschaft „Größe“. Dieses Szenario ist identisch mit dem ersten Beispiel. Außer in diesem Fall verwenden wir einfach das Attribut „Form“, um die Form des Datenrahmens und nicht im vorherigen zu definieren. Wir verwenden sowohl die Eigenschaften "Form" als auch "Größe". Wenn wir das Modul des Pandas in Python importieren, können wir mit dem Schreiben unseres Code beginnen. Der nächste Schritt ist die Verwendung von „PD.DataFrame ”zum Erstellen des Datenrahmens. In diesem Datenrahmen "DF" haben wir drei Spalten "M", "N" und "O". Jede dieser drei Spalten enthält Werte. Der Wert für die Spalte "M" haben wir "1", "4", "7" und "10". Die Werte für die Spalte "N" haben wir "2", "5", "8" und "12" und für die letzte Spalte "O" haben wir "3", "6", "9" und "13".

Um die Matrixreihenfolge des DataFrame zu erhalten. Die Anzahl der Zeilen wird durch den Index -Anfängerbereich bestimmt. Daher verwenden wir für die Zeilen des DataFrame "Form [0]". Um die Gesamtspalten zu erhalten, verwendet es "Form [1]". Derzeit implementieren wir die Funktion „print ()“, um die Ergebnisse anzuzeigen.

Das Szenario des DataFrame wird im Ausgabebild angezeigt. Wie wir in der Abbildung sehen können, lautet die Form des Datenrahmens „(4, 3)“, die sich in der Reihenfolge des Matrixschaums befindet. Die nächste Zeile gibt die Existenz von Spalten „4“ und „3“ an.

Abschluss

Unsere Diskussion konzentrierte sich auf die Form- und Größenmethode des Pandas. In diesem Artikel haben wir demonstriert. Wir lernen auch, wie man die Form eines leeren Datenrahmens berechnet, auch wenn sein Wert Null ist, indem wir die „Form“ -Methode verwenden.