Python酷库之旅-第三方库Pandas(096)

目录

一、用法精讲

411、pandas.DataFrame.values属性

411-1、语法

411-2、参数

411-3、功能

411-4、返回值

411-5、说明

411-6、用法

411-6-1、数据准备

411-6-2、代码示例

411-6-3、结果输出

412、pandas.DataFrame.axes属性

412-1、语法

412-2、参数

412-3、功能

412-4、返回值

412-5、说明

412-6、用法

412-6-1、数据准备

412-6-2、代码示例

412-6-3、结果输出

413、pandas.DataFrame.ndim属性

413-1、语法

413-2、参数

413-3、功能

413-4、返回值

413-5、说明

413-6、用法

413-6-1、数据准备

413-6-2、代码示例

413-6-3、结果输出

414、pandas.DataFrame.size属性

414-1、语法

414-2、参数

414-3、功能

414-4、返回值

414-5、说明

414-6、用法

414-6-1、数据准备

414-6-2、代码示例

414-6-3、结果输出

415、pandas.DataFrame.shape属性

415-1、语法

415-2、参数

415-3、功能

415-4、返回值

415-5、说明

415-6、用法

415-6-1、数据准备

415-6-2、代码示例

415-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

411、pandas.DataFrame.values属性
411-1、语法
python 复制代码
# 411、pandas.DataFrame.values属性
pandas.DataFrame.values
Return a Numpy representation of the DataFrame.

Warning

We recommend using DataFrame.to_numpy() instead.

Only the values in the DataFrame will be returned, the axes labels will be removed.

Returns:
numpy.ndarray
The values of the DataFrame.
411-2、参数

411-3、功能

获取DataFrame中的所有数据,忽略行索引和列标签,方便进行数值计算和操作,因为返回的是NumPy数组。

411-4、返回值

返回一个NumPy ndarray,包含DataFrame中的所有数据,该属性提供了对DataFrame内部存储数据的直接访问。

411-5、说明

411-5-1、如果DataFrame中只有一种数据类型,返回的数组的数据类型将对应该类型,如整数或浮点数。

411-5-2、推荐使用df.to_numpy()来替代values属性,以获得更好的功能和灵活性。

411-6、用法
411-6-1、数据准备
python 复制代码
411-6-2、代码示例
python 复制代码
# 411、pandas.DataFrame.values属性
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4.5, 5.5, 6.5],
    'C': ['foo', 'bar', 'baz']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用values属性
array_values = df.values
print("DataFrame的值:")
print(array_values)
411-6-3、结果输出
python 复制代码
# 411、pandas.DataFrame.values属性
# DataFrame的值:
# [[1 4.5 'foo']
#  [2 5.5 'bar']
#  [3 6.5 'baz']]
412、pandas.DataFrame.axes属性
412-1、语法
python 复制代码
# 412、pandas.DataFrame.axes属性
pandas.DataFrame.axes
Return a list representing the axes of the DataFrame.

It has the row axis labels and column axis labels as the only members. They are returned in that order.
412-2、参数

412-3、功能

用于获取DataFrame的轴标签,返回一个包含行索引和列索引的列表。

412-4、返回值

返回一个列表,其中包含两个元素:[index, columns]

412-5、说明

412-6、用法
412-6-1、数据准备
python 复制代码
412-6-2、代码示例
python 复制代码
# 412、pandas.DataFrame.axes属性
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4.5, 5.5, 6.5],
    'C': ['foo', 'bar', 'baz']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用axes属性
axes = df.axes
print("DataFrame的轴标签:")
print("行索引:", axes[0])
print("列索引:", axes[1])
412-6-3、结果输出
python 复制代码
# 412、pandas.DataFrame.axes属性
# DataFrame的轴标签:
# 行索引: RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
# 列索引: Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')
413、pandas.DataFrame.ndim属性
413-1、语法
python 复制代码
# 413、pandas.DataFrame.ndim属性
pandas.DataFrame.ndim
Return an int representing the number of axes / array dimensions.

Return 1 if Series. Otherwise return 2 if DataFrame.
413-2、参数

413-3、功能

用于获取DataFrame的维度。

413-4、返回值

返回一个整数,表示数据的维度级别。

413-5、说明

413-6、用法
413-6-1、数据准备
python 复制代码
413-6-2、代码示例
python 复制代码
# 413、pandas.DataFrame.ndim属性
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4.5, 5.5, 6.5],
    'C': ['foo', 'bar', 'baz']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取DataFrame的维度
dimensions = df.ndim
print("DataFrame的维度:", dimensions)
413-6-3、结果输出
python 复制代码
# 413、pandas.DataFrame.ndim属性
# DataFrame的维度: 2
414、pandas.DataFrame.size属性
414-1、语法
python 复制代码
# 414、pandas.DataFrame.size属性
pandas.DataFrame.size
Return an int representing the number of elements in this object.

Return the number of rows if Series. Otherwise return the number of rows times number of columns if DataFrame.
414-2、参数

414-3、功能

用于获取DataFrame中所有元素的总数。

414-4、返回值

返回一个整数,表示DataFrame中的行数与列数的乘积。

414-5、说明

414-6、用法
414-6-1、数据准备
python 复制代码
414-6-2、代码示例
python 复制代码
# 414、pandas.DataFrame.size属性
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4.5, 5.5, 6.5],
    'C': ['foo', 'bar', 'baz']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取DataFrame的大小
total_elements = df.size
print("DataFrame的总元素数:", total_elements)
414-6-3、结果输出
python 复制代码
# 414、pandas.DataFrame.size属性
# DataFrame的总元素数: 9
415、pandas.DataFrame.shape属性
415-1、语法
python 复制代码
# 415、pandas.DataFrame.shape属性
pandas.DataFrame.shape
Return a tuple representing the dimensionality of the DataFrame.
415-2、参数

415-3、功能

用于获取DataFrame的维度信息。

415-4、返回值

返回一个元组,其中包含行数和列数。

415-5、说明

415-6、用法
415-6-1、数据准备
python 复制代码
415-6-2、代码示例
python 复制代码
# 415、pandas.DataFrame.shape属性
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4.5, 5.5, 6.5],
    'C': ['foo', 'bar', 'baz']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取DataFrame的维度
dimensions = df.shape
print("DataFrame的维度:", dimensions)
415-6-3、结果输出
python 复制代码
# 415、pandas.DataFrame.shape属性
# DataFrame的维度: (3, 3)

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页
相关推荐
量子-Alex1 分钟前
【大模型】EvoLM论文LLM训练各个阶段效果
人工智能·算法·机器学习
阿里嘎多学长2 分钟前
2026-05-03 GitHub 热点项目精选
开发语言·程序员·github·代码托管
2401_827499992 分钟前
机器学习05(黑马)-决策树
人工智能·决策树·机器学习
wayz114 分钟前
Day 17:神经网络入门(MLP、激活函数、反向传播、优化器)
人工智能·深度学习·神经网络
蒋胜山5 分钟前
Excel 练习题(6)
经验分享·excel
逻辑君5 分钟前
认知神经科学研究报告【20260019】
人工智能·神经网络
yqcoder6 分钟前
JavaScript 数据类型全景图:从基础到进阶
开发语言·javascript·ecmascript
sali-tec6 分钟前
C# 基于OpenCv的视觉工作流-章59-九点标定
图像处理·人工智能·opencv·计算机视觉
GISer_Jing7 分钟前
AI原生全栈架构理论体系:从分布式范式演进到全链路工程化理论基石
前端·人工智能·学习·ai编程
一只叫煤球的猫8 分钟前
别再把 Codex 念成“Code-X”,全错了,AI编程英语发音纠正
人工智能·面试·程序员