ハローラーナー! 今回は、pandasのデータフレームの行と列の総数を取得するさまざまな方法を学びます。
それでは始めましょう。
こちらもお読みください。
イントロダクション
PythonのDataFrameは、2次元の表形式データ構造で、行と列を持ち、さまざまな特徴を含んでいます。
これはスプレッドシートに似ています。
リストや辞書のようなpythonのオブジェクトを使って独自のデータフレームを作成することもできますし、.csv形式の既に利用可能なデータセットを使用することもできます。
この記事では、独自のデータフレームを作成することにします。
そのためには、pythonのpandasライブラリをインストールし、必要なときにインポートする必要があります。
Pandasをインストールするには、pipパッケージマネージャを使用します。
pip install pandas |
Pandas データフレームの行と列を数える様々な方法
ここでの目的は、与えられたデータフレーム内の行と列の数を数えることです。
では、始めましょう。
この記事もチェック：Pandasのデータフレームに行を追加する5つの簡単な方法
1. len()メソッドをaxes属性で使用する
ここでは、len()メソッドを使って、行と列の合計カウントを取得することにします。
DataFrame.axes[0]は行の数を、DataFrame.axes[1]は列の数を表示します。
例を見てみましょう。
#importing pandasimport pandas as pd
#creating dataframesstudent_data = {"Name": ['Alice', 'Sam', 'Kevin', 'Max', 'Tom'],
"exam_no": [201, 202, 203, 204, 205],
"Result": ['Pass', 'Pass', 'Fail', 'Pass', 'Fail']}
#printing our dataframedf1 = pd.DataFrame(student_data)
print(df1)
print(", len(df1.axes[0]))
print(", len(df1.axes[1]))
|
このデータフレームは、生徒のデータ（名前、受験番号、結果）から構成されています。
出力は次のとおりです。
print(", df1.shape)
print(", df1.shape[0])
print(", df1.shape[1])
|
2. shape属性の使用
shape[]属性は、データフレームの形状/寸法、およびデータフレーム内の行と列の合計数を知るために使用することができます。
データフレームのshape属性は、上記のaxes[]と同じように使用します。
DataFrame.shape[0]は行の数、DataFrame.shape[1]は列の数を表します。
同じ例で、shape[]の使い方を見てみましょう。
Dimension of dataframe : (5, 3)
Total number of rows : 5
Total number of columns : 3
|
出力は:
print("print(" |
3. indexキーワードとcolumnsキーワードの使い分け
上記の例と同様に、ここでは、行数を取得するためにindexキーワードを使用し、列数を取得するためにcolumnキーワードを使用します。
上記と同じ例で、これらのキーワードの使い方を理解しましょう。
Total number of rows : 5Total number of columns : 3 |
これらのコード行は、上記の場合と同じ出力を生成します。
まとめ
この記事では、データフレーム内の行と列の合計数を取得するすべての方法について見てきました。
すべてのメソッドで同じ例を使用したので、同じ結果を生成するにもかかわらず、メソッドごとに構文がどのように異なるかを確認できます。
これらのメソッドをあなたのデータフレームで試してみて、もし質問があれば、遠慮なく聞いてください。
ありがとうございました。