資料結構
網路
關係資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C語言程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理
化學
生物
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝設計
法律研究Python Pandas – 如何使用 Pandas DataFrame 屬性：shape
編寫一個 Python 程式，從 products.csv 檔案讀取資料，並打印出行數和列數。然後列印“product”列中值為“Car”的前十行的值。
假設您擁有“products.csv”檔案，並且行數和列數以及“product”列中值為“Car”的前十行的結果如下：
Rows: 100 Columns: 8 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020 4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018 5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019 8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
我們有兩個不同的解決方案來解決這個問題。
方案一
從products.csv檔案讀取資料並賦值給df
df = pd.read_csv('products.csv ')列印行數 = df.shape[0] 和列數 = df.shape[1]
將df1設定為使用iloc[0:10,:]過濾df中的前十行。
df1 = df.iloc[0:10,:]
使用df1.iloc[:,1]計算product列中值為car的資料。
這裡，product列的索引為1，最後列印資料。
df1[df1.iloc[:,1]=='Car']
示例
讓我們檢查以下程式碼以更好地理解：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
print("Rows:",df.shape[0],"Columns:",df.shape[1])
df1 = df.iloc[0:10,:]
print(df1[df1.iloc[:,1]=='Car'])輸出
Rows: 100 Columns: 8 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020 4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018 5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019 8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
方案二
從products.csv檔案讀取資料並賦值給df
df = pd.read_csv('products.csv ')列印行數 = df.shape[0] 和列數 = df.shape[1]
使用df.head(10)獲取前十行並賦值給df
df1 = df.head(10)
使用以下方法獲取product列中值為Car的資料
df1[df1['product']=='Car']
現在，讓我們檢查其實現以更好地理解：
示例
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
print("Rows:",df.shape[0],"Columns:",df.shape[1])
df1 = df.head(10)
print(df1[df1['product']=='Car'])輸出
Rows: 100 Columns: 8 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020 4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018 5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019 8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
更新於：2024年2月29日
827 次瀏覽
廣告