Cet article explique comment obtenir le nombre de lignes, de colonnes et le total des รฉlรฉments (taille) dans ๐ฉโ๐โ๐งโ๐โ๐โ๐ฌโ.D๐โ๐ญโ๐โF๐ซโ๐โ๐ฆโ๐โ et ๐ฉโ๐โ๐งโ๐โ๐โ๐ฌโ.S๐โ๐ซโ๐ขโ๐โ๐ฌโ .
- Obtenez le nombre de lignes, de colonnes et d’รฉlรฉments dans ๐ฉโ๐โ๐งโ๐โ๐โ๐ฌโ.D๐โ๐ญโ๐โF๐ซโ๐โ๐ฆโ๐โ
- Afficher le nombre de lignes, de colonnes, etc. : ๐โ๐โ.๐ขโ๐งโ๐โ๐จโ()
- Obtenez le nombre de lignes et de colonnes : ๐โ๐โ.๐ฌโ๐กโ๐โ๐ฉโ๐โ
- Obtenir le nombre de lignes : ๐ฅโ๐โ๐งโ(๐โ๐โ)
- Obtenir le nombre de colonnes : ๐ฅโ๐โ๐งโ(๐โ๐โ.๐โ๐จโ๐ฅโ๐ฎโ๐ฆโ๐งโ๐ฌโ)
- Obtenez le nombre d’รฉlรฉments : ๐โ๐โ.๐ฌโ๐ขโ๐ณโ๐โ
- Remarques lors de la dรฉfinition d’un index
- Obtenez le nombre d’รฉlรฉments dans ๐ฉโ๐โ๐งโ๐โ๐โ๐ฌโ.S๐โ๐ซโ๐ขโ๐โ๐ฌโ
Prenons comme exemple les donnรฉes sur les survivants du Titanic. Elles peuvent รชtre tรฉlรฉchargรฉes depuis Kaggle .
import pandas as pd print(pd.__version__) # 2.0.0 df = pd.read_csv('data/src/titanic_train.csv') print(df.head()) # PassengerId Survived Pclass # 0 1 0 3 \ # 1 2 1 1 # 2 3 1 3 # 3 4 1 1 # 4 5 0 3 # # Name Sex Age SibSp # 0 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 \ # 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... female 38.0 1 # 2 Heikkinen, Miss. Laina female 26.0 0 # 3 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35.0 1 # 4 Allen, Mr. William Henry male 35.0 0 # # Parch Ticket Fare Cabin Embarked # 0 0 A/5 21171 7.2500 NaN S # 1 0 PC 17599 71.2833 C85 C # 2 0 STON/O2. 3101282 7.9250 NaN S # 3 0 113803 53.1000 C123 S # 4 0 373450 8.0500 NaN S Obtenez le nombre de lignes, de colonnes et d’รฉlรฉments dans ๐ฉโ๐โ๐งโ๐โ๐โ๐ฌโ.D๐โ๐ญโ๐โF๐ซโ๐โ๐ฆโ๐โ
Afficher le nombre de lignes, de colonnes, etc. : ๐โ๐โ.๐ขโ๐งโ๐โ๐จโ()
La mรฉthode ๐ขโ๐งโ๐โ๐จโ() de D๐โ๐ญโ๐โF๐ซโ๐โ๐ฆโ๐โ affiche des informations telles que le nombre de lignes et de colonnes, l’utilisation totale de la mรฉmoire, le type de donnรฉes de chaque colonne et le nombre d’รฉlรฉments non NaN.
df.info() # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> # RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 # Data columns (total 12 columns): # # Column Non-Null Count Dtype # --- ------ -------------- ----- # 0 PassengerId 891 non-null int64 # 1 Survived 891 non-null int64 # 2 Pclass 891 non-null int64 # 3 Name 891 non-null object # 4 Sex 891 non-null object # 5 Age 714 non-null float64 # 6 SibSp 891 non-null int64 # 7 Parch 891 non-null int64 # 8 Ticket 891 non-null object # 9 Fare 891 non-null float64 # 10 Cabin 204 non-null object # 11 Embarked 889 non-null object # dtypes: float64(2), int64(5), object(5) # memory usage: 83.7+ KB Le rรฉsultat est affichรฉ comme sortie standard ; il ne peut pas รชtre directement affectรฉ ร une variable ni utilisรฉe dans les calculs.
Obtenez le nombre de lignes et de colonnes : ๐โ๐โ.๐ฌโ๐กโ๐โ๐ฉโ๐โ
L’attribut ๐ฌโ๐กโ๐โ๐ฉโ๐โ de D๐โ๐ญโ๐โF๐ซโ๐โ๐ฆโ๐โ stocke le nombre de lignes et de colonnes sous forme de tuple (๐งโ๐ฎโ๐ฆโ๐โ๐โ๐ซโ ๐จโ๐โ ๐ซโ๐จโ๐ฐโ๐ฌโ, ๐งโ๐ฎโ๐ฆโ๐โ๐โ๐ซโ (c’est un peu comme si j’รฉtais une femme) .
print(df.shape) # (891, 12) print(df.shape[0]) # 891 print(df.shape[1]) # 12 Vous pouvez dรฉcompresser le tuple et attribuer les valeurs ร des variables distinctes.
row, col = df.shape print(row) # 891 print(col) # 12 Obtenir le nombre de lignes : ๐ฅโ๐โ๐งโ(๐โ๐โ)
Le nombre de lignes dans D๐โ๐ญโ๐โF๐ซโ๐โ๐ฆโ๐โ peut รชtre obtenu avec la fonction intรฉgrรฉe Python ๐ฅโ๐โ๐งโ() .
print(len(df)) # 891 Obtenir le nombre de colonnes : ๐ฅโ๐โ๐งโ(๐โ๐โ.๐โ๐จโ๐ฅโ๐ฎโ๐ฆโ๐งโ๐ฌโ)
Le nombre de colonnes dans D๐โ๐ญโ๐โF๐ซโ๐โ๐ฆโ๐โ peut รชtre obtenu en appliquรฉ ๐ฅโ๐โ๐งโ() ร l’attribut ๐โ๐จโ๐ฅโ๐ฎโ๐ฆโ๐งโ๐ฌโ .
print(len(df.columns)) # 12 Obtenez le nombre d’รฉlรฉments : ๐โ๐โ.๐ฌโ๐ขโ๐ณโ๐โ
Le nombre total d’รฉlรฉments dans D๐โ๐ญโ๐โF๐ซโ๐โ๐ฆโ๐โ est stockรฉ dans l’attribut ๐ฌโ๐ขโ๐ณโ๐โ . Cela รฉquivaut ร ๐ซโ๐จโ๐ฐโ_๐โ๐จโ๐ฎโ๐งโ๐ญโ * ๐โ๐จโ๐ฅโ๐ฎโ๐ฆโ๐งโ_๐โ๐จโ๐ฎโ๐งโ๐ญโ .
print(df.size) # 10692 print(df.shape[0] * df.shape[1]) # 10692 Remarques lors de la dรฉfinition d’un index
Lorsque vous utilisez la mรฉthode ๐ฌโ๐โ๐ญโ_๐ขโ๐งโ๐โ๐โ๐ฑโ() pour dรฉfinir des colonnes de donnรฉes en tant qu’index, ces colonnes sont supprimรฉes du corps de donnรฉes principal (l’attribut ๐ฏโ๐โ๐ฅโ๐ฎโ๐โ๐ฌโ ). Par consรฉquent, elles ne sont plus incluses dans le nombre total de colonnes.
df_multiindex = df.set_index(['Sex', 'Pclass', 'Embarked', 'PassengerId']) print(df_multiindex.shape) # (891, 8) print(len(df_multiindex)) # 891 print(len(df_multiindex.columns)) # 8 print(df_multiindex.size) # 7128 Consultez l’article suivant pour ๐ฌโ๐โ๐ญโ_๐ขโ๐งโ๐โ๐โ๐ฑโ() .
Obtenez le nombre d’รฉlรฉments dans ๐ฉโ๐โ๐งโ๐โ๐โ๐ฌโ.S๐โ๐ซโ๐ขโ๐โ๐ฌโ
Pour un exemple S๐โ๐ซโ๐ขโ๐โ๐ฌโ , sรฉlectionnez une colonne dans un D๐โ๐ญโ๐โF๐ซโ๐โ๐ฆโ๐โ .
s = df['PassengerId'] print(s.head()) # 0 1 # 1 2 # 2 3 # 3 4 # 4 5 # Name: PassengerId, dtype: int64 Obtenez le nombre d’รฉlรฉments : ๐ฅโ๐โ๐งโ(๐ฌโ) , ๐ฌโ.๐ฌโ๐ขโ๐ณโ๐โ
รtant donnรฉ que S๐โ๐ซโ๐ขโ๐โ๐ฌโ est unidimensionnel, vous pouvez obtenir le nombre total d’รฉlรฉments (taille) en utilisant soit ๐ฅโ๐โ๐งโ() , soit les attributs ๐ฌโ๐ขโ๐ณโ๐โ et ๐ฌโ๐กโ๐โ๐ฉโ๐โ . Notez que l’attribut ๐ฌโ๐กโ๐โ๐ฉโ๐โ est un tuple avec un รฉlรฉment.
print(len(s)) # 891 print(s.size) # 891 print(s.shape) # (891,) print(type(s.shape)) # <class 'tuple'> La mรฉthode ๐ขโ๐งโ๐โ๐จโ() a รฉgalement รฉtรฉ ajoutรฉe ร S๐โ๐ซโ๐ขโ๐โ๐ฌโ dans pandas 1.4.
s.info() # <class 'pandas.core.series.Series'> # RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 # Series name: PassengerId # Non-Null Count Dtype # -------------- ----- # 891 non-null int64 # dtypes: int64(1) # memory usage: 7.1 KB