Comment obtenir la taille d'un tableau de données DataFrame avec pandas ?

Exemples de comment obtenir la taille d'un tableau de données DataFrame avec pandas:

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