Cuente el número de filas y columnas en un marcado de datos

Para realizar el análisis adecuado, necesitamos contar el número de filas y columnas porque pueden ayudarnos a conocer la frecuencia u ocurrencia de sus datos.

En este artículo, veremos cinco tipos diferentes de formas que pueden ayudarnos a contar el número total de filas y columnas utilizando la biblioteca de Pandas.

1. Usando el método de forma
2. Usando el len (DF.hacha) método
3. Usando DataFrame.Índice (filas) y DataFrame.columnas
4. Usando el método usando DF.info ()
5. Usando el método usando DF.contar()

Método 1: Uso del método de forma

El primer método para calcular las filas y columnas es el método de forma. Como sabemos, el método de forma se usa para obtener la altura y el ancho de la mesa. La forma nos da el resultado en forma de tupla con dos valores. En estos dos valores, el primer valor de la tupla pertenece a la altura y el otro valor (segundo valor) pertenece al ancho de la tabla.

Por lo tanto, la misma técnica también se puede utilizar en el marco de datos porque el marco de datos en sí es una tabla que tiene filas y columnas.

• En el número de celda [1]: Importar la biblioteca de pandas como pd.
• En el número de celda [2]: Creamos un objeto dict (diccionario) y luego convertimos ese objeto de dict a un marco de datos utilizando la biblioteca pandas.
• En el número de celda [3]: Imprimimos el dict convertido en DataFrame (DF).
• En el número de celda [4]: Simplemente imprimimos la forma para verificar qué valor almacena. Obtuvimos valores que son iguales a las filas (4) y las columnas (3).
• En el número de celda [5]: Entonces, ahora podemos imprimir el número de filas del DF (DataFrame) utilizando la forma [0] que pertenece al primer valor de la tupla y las columnas usando la forma [1] que pertenece al segundo valor de la tupla. Lo mismo individualmente imprimimos el resultado en el número de celda [6] para filas y columnas en el número de celda [7].

Método 2: Uso del LEN (DF.hacha) método

El siguiente método que vamos a usar es el DF.método de hachas. El DF.El método de ejes es algo similar al método de forma. Pero la principal diferencia es que el método de forma dará resultados directos de las filas y columnas en forma de tupla. Pero el DF.ejes Si imprimimos como se muestra en el número de celda [52] a continuación, que almacena los valores de índice de las filas y columnas.

• En el número de celda [50]: Creamos un objeto dict (diccionario) y luego convertimos ese objeto de dict a un marco de datos utilizando la biblioteca pandas.
• En el número de celda [51]: Imprimimos el dict convertido en DataFrame (DF).
• En el número de celda [52]: Imprimimos el DF.ejes para ver lo que almacenan los valores. Podemos ver el DF.Los ejes almacenan los valores de índice de las filas y columnas.
• En el número de celda [53]: Ahora, contamos el número de filas que usan el len (DF.Axes [0]) Método como se muestra arriba. El valor 0 pertenece al índice de fila.
• En el número de celda [54]: Calculamos el número de columnas usando el len (DF.hachas [1]). El valor 1 pertenece al índice de columna.

Método 3: Uso de DataFrame.Índice (filas) y DataFrame.columnas

El siguiente método que vamos a usar es DataFrame.Índice (filas) y DataFrame.columnas. Este método también es similar al método anterior (DF.hachas) que ya discutimos. Pero para buscar las filas y las columnas, la forma es diferente, que verá a continuación.

• En el número de celda [55]: Creamos un objeto dict (diccionario) y luego convertimos ese objeto de dict a un marco de datos utilizando la biblioteca pandas.
• En el número de celda [56]: Imprimimos el dict convertido en DataFrame (DF).
• En el número de celda [57]: Imprimimos el DF.índice para ver qué tienen valores. Desde el resultado, encontramos que el DF.El índice tiene todo el recuento de índice desde el principio hasta el final de la fila.
• En el número de celda [58]: Imprimimos el DF.columnas y descubrí que tiene todos los nombres de columnas.
• En el número de celda [59]: Luego calculamos el índice (filas) usando el len (DF.Método de índice) Como se muestra arriba en el número de celda [59] y asigne el valor a una fila variable. Y similar, hacemos el conteo para las columnas y asignamos ese valor a otra variable cols.
• En el número de celda [60]: Imprimimos ambas variables (filas y cols) y obtenemos el resultado 4 y 3 respectivamente.

Método 4: usando el método usando DF.info ()

El siguiente método que vamos a discutir para contar las filas y columnas es DF.info (). Este método es un poco complicado, lo que significa que no obtendrá las filas y las columnas, ya que hemos visto resultados en el método anterior directamente. La razón detrás de esto es que cuando ejecutamos este método, obtenemos las filas y los valores de las columnas junto con otra información del marco de datos como verá en el siguiente resultado.

• En el número de celda [61]: Creamos un objeto dict (diccionario) y luego convertimos ese objeto de dict a un marco de datos utilizando la biblioteca pandas.
• En el número de celda [62]: Imprimimos el dict convertido en DataFrame (DF).
• En el número de celda [63]: Imprimimos el DF.info () y obtuve toda la información sobre DataFrame junto con el número total de filas y columnas. Entonces, los trucos aquí son que tenemos que filtrar el resultado para obtener las filas y columnas del marco de datos.

Método 5: Uso del DF.método count ()

El siguiente método de conteo que vamos a discutir es DF.contar( ). Este método se puede usar para contar tanto filas como columnas. Para contar el número total de filas, usamos el DF.método count () y para las columnas usamos el DF.Count (axis = 'columnas').

• En el número de celda [64]: Creamos un objeto dict (diccionario) y luego convertimos ese objeto de dict a un marco de datos utilizando la biblioteca pandas.
• En el número de celda [65]: Imprimimos el dict convertido en DataFrame (DF).
• En el número de celda [66]: Imprimimos el DF.count () para verificar el número total de filas y obtuvo el resultado en la forma de recuentos porque no contará el valor nulo. Es un poco difícil obtener el resultado adecuado, por lo que las personas no eligen este método.
• En el número de celda [67]: Contamos las columnas usando DF.Count (axis = 'columnas').

Conclusión

Entonces, hemos visto diferentes tipos de métodos para contar las filas y columnas. En el que el mejor método es el índice y la forma porque darán el resultado instantáneo del número total de las filas y columnas, y no tenemos que realizar un trabajo adicional como hemos visto en los otros métodos como DF.Count () y DF.info ().