Computer >> Hướng Dẫn Máy Tính >  >> Lập Trình >> Python

Python Pandas – Thuộc tính DataFrame shape

Đọc products.csv, in số dòng, cột. Sau đó in 10 dòng đầu cột 'product' khớp 'Car'.

Kết quả mong đợi:

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

Giải pháp 1

  • Đọc CSV: df = pd.read_csv('products.csv')
  • In shape: df.shape[0] rows, df.shape[1] columns
  • Lọc 10 dòng đầu: df1 = df.iloc[0:10,:]
  • Lọc product=='Car': df1[df1.iloc[:,1]=='Car'] (cột product index=1)

Code

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'])

Kết quả

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

Giải pháp 2

  • Đọc CSV, in shape.
  • Lấy 10 dòng đầu: df1 = df.head(10)
  • Lọc product=='Car': df1[df1['product']=='Car']

Code

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'])

Kết quả

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