Exemples de comment obtenir la taille d'un tableau de données DataFrame avec pandas:
Table des matières
Taille d'une DataFrame avec shape()
Soit par exemple le fichier csv suivant train.csv (que l'on peut télécharger sur kaggle). Pour lire le fichier il existe la fonction pandas read_csv():
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv('train.csv')
On peut alors utiliser la fonction shape() pour obtenir la taille de la DataFrame:
>>> print(df.shape)
(1460, 81)
Nombre de colonnes
Obtenir le nombre de colonnes
>>> df.columns
Index(['Id', 'MSSubClass', 'MSZoning', 'LotFrontage', 'LotArea', 'Street',
'Alley', 'LotShape', 'LandContour', 'Utilities', 'LotConfig',
'LandSlope', 'Neighborhood', 'Condition1', 'Condition2', 'BldgType',
'HouseStyle', 'OverallQual', 'OverallCond', 'YearBuilt', 'YearRemodAdd',
'RoofStyle', 'RoofMatl', 'Exterior1st', 'Exterior2nd', 'MasVnrType',
'MasVnrArea', 'ExterQual', 'ExterCond', 'Foundation', 'BsmtQual',
'BsmtCond', 'BsmtExposure', 'BsmtFinType1', 'BsmtFinSF1',
'BsmtFinType2', 'BsmtFinSF2', 'BsmtUnfSF', 'TotalBsmtSF', 'Heating',
'HeatingQC', 'CentralAir', 'Electrical', '1stFlrSF', '2ndFlrSF',
'LowQualFinSF', 'GrLivArea', 'BsmtFullBath', 'BsmtHalfBath', 'FullBath',
'HalfBath', 'BedroomAbvGr', 'KitchenAbvGr', 'KitchenQual',
'TotRmsAbvGrd', 'Functional', 'Fireplaces', 'FireplaceQu', 'GarageType',
'GarageYrBlt', 'GarageFinish', 'GarageCars', 'GarageArea', 'GarageQual',
'GarageCond', 'PavedDrive', 'WoodDeckSF', 'OpenPorchSF',
'EnclosedPorch', '3SsnPorch', 'ScreenPorch', 'PoolArea', 'PoolQC',
'Fence', 'MiscFeature', 'MiscVal', 'MoSold', 'YrSold', 'SaleType',
'SaleCondition', 'SalePrice'],
dtype='object')
>>> len(df.columns)
81
ou en utilisant head()
>>> df.head()
Id MSSubClass MSZoning LotFrontage LotArea Street Alley LotShape \
0 1 60 RL 65.0 8450 Pave NaN Reg
1 2 20 RL 80.0 9600 Pave NaN Reg
2 3 60 RL 68.0 11250 Pave NaN IR1
3 4 70 RL 60.0 9550 Pave NaN IR1
4 5 60 RL 84.0 14260 Pave NaN IR1
LandContour Utilities ... PoolArea PoolQC Fence MiscFeature MiscVal \
0 Lvl AllPub ... 0 NaN NaN NaN 0
1 Lvl AllPub ... 0 NaN NaN NaN 0
2 Lvl AllPub ... 0 NaN NaN NaN 0
3 Lvl AllPub ... 0 NaN NaN NaN 0
4 Lvl AllPub ... 0 NaN NaN NaN 0
MoSold YrSold SaleType SaleCondition SalePrice
0 2 2008 WD Normal 208500
1 5 2007 WD Normal 181500
2 9 2008 WD Normal 223500
3 2 2006 WD Abnorml 140000
4 12 2008 WD Normal 250000
[5 rows x 81 columns]
Nombre de lignes
Obtenir le nombre de lignes
>>> df.index
RangeIndex(start=0, stop=1460, step=1)
Références
Liens | Site |
---|---|
pandas.DataFrame.shape | pandas doc |
head() | pandas doc |