計算 Pandas DataFrame 列的數量

Samreena Aslam 2023年1月30日 2022年5月16日
  1. 使用 column 屬性計算 Pandas DataFrame 的列數
  2. 使用 shape 屬性計算 Pandas DataFrame 的列數
  3. 使用型別轉換計算 Pandas DataFrame 的列數
  4. 使用 dataframe.info() 方法計算 Pandas DataFrame 的列數
計算 Pandas DataFrame 列的數量

在 Pandas DataFrame 中,資料以表格格式儲存或顯示,如 rowscolumns。Pandas 通過使用各種方法幫助我們檢索或計算 DataFrame 中的行數和列數。

我們將在本教程中探索與計算 Pandas DataFrame 的列數相關的各種方法。

使用 column 屬性計算 Pandas DataFrame 的列數

使用 Pandas DataFramecolumn 屬性,我們可以檢索列列表並計算列長度並計算 DataFrame 中的列數。

請參閱以下示例。首先,我們建立了一個產品的 DataFrame。使用 column_list = dataframe.columns,我們檢索列列表,然後使用 len(column_list) 計算列數。

示例程式碼:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {'Products' : ['Intel Dell Laptops', 'HP Laptops', 'Lenavo Laptops', 'Acer Laptops'],
        'Price dollar' : [350, 300, 400, 250 ],
        'Percentage Sale' : [83, 99, 84, 76]}
dataframe = pd.DataFrame(dict)
  
# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# To get the list of columns of dataframe
column_list = dataframe.columns
  
# Printing Number of columns
print('Number of columns:', len(column_list))

輸出:

Pandas 計數列數 - 列屬性

使用 shape 屬性計算 Pandas DataFrame 的列數

當使用 shape 屬性時,它會檢索表示 DataFrame 形狀的元組。在以下示例中,shape=dataframe.shape 行將返回 DataFrame 形狀,而 shape[1] 計算列數。

示例程式碼:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {'Products' : ['Intel Dell Laptops', 'HP Laptops', 'Lenavo Laptops', 'Acer Laptops'],
        'Price dollar' : [350, 300, 400, 250 ],
        'Percentage Sale' : [83, 99, 84, 76],
        'quantity' : [10, 16, 90, 100]}
dataframe = pd.DataFrame(dict)
  
# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# Get shape of the dataframe
shape = dataframe.shape

# Printing Number of columns
print('Number of columns :', shape[1])

輸出:

Pandas 計數列數 - 形狀屬性

正如我們在上面的輸出中看到的那樣,它顯示了上面示例中的 4 的總列數

使用型別轉換計算 Pandas DataFrame 的列數

我們在這個方法中使用了型別轉換的方法,它幾乎類似於列屬性。當我們對 DataFrame 列表使用 typecasting 時,它會檢索列名列表。有關型別轉換方法的更多理解,請參見以下示例:

示例程式碼:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {'Products' : ['Intel Dell Laptops', 'HP Laptops', 'Lenavo Laptops', 'Acer Laptops'],
        'Price dollar' : [350, 300, 400, 250 ],
        'Percentage Sale' : [83, 99, 84, 76],
        'quantity' : [10, 16, 90, 100]}
dataframe = pd.DataFrame(dict)
  
# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# Typecasting dataframe to list
dataframe_list = list(dataframe)
  
# Printing Number of columns
print('Number of columns :', len(dataframe_list))

輸出:

Pandas 計算列數 - 型別轉換

使用 dataframe.info() 方法計算 Pandas DataFrame 的列數

使用 info() 方法,我們可以列印 Pandas DataFrame 的完整簡明摘要。在以下示例中,我們在原始碼末尾使用了 dataframe.info()。它顯示與 DataFrame 類、dtypes、記憶體使用情況、列數和範圍索引相關的資訊。

示例程式碼:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {'Products' : ['Intel Dell Laptops', 'HP Laptops', 'Lenavo Laptops', 'Acer Laptops'],
        'Price dollar' : [350, 300, 400, 250 ],
        'Percentage Sale' : [83, 99, 84, 76],
        'quantity' : [10, 16, 90, 100]}
dataframe = pd.DataFrame(dict)
  
# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# Print dataframe information using info() method
dataframe.info()
   

輸出:

pandas 計算列數 - info 方法

在上圖中,我們可以看到 DataFrame 的簡明摘要,包括列數。

相關文章 - Pandas DataFrame