python计算df有多少行(2023年最新整理)

发布网友 发布时间：2024-09-30 12:44

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热心网友 时间：2024-09-30 14:01

导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python计算df有多少行的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

获取总行数可以用下面的方法获取

lines=file.readlines()

printlen(lines)

如果只是遍历文件，可以用下面的方法：

f=open('file','r')

forlineinopen('file'):

line=f.readline()

5.来点实用的：df=dataframe

在第3章，讲到了矩阵matrix和向量vector，矩阵和向量都只能包含某一种数据类型，而在实际应用中，这种情况比较少见。

当我们做一项数据调查时，调查报告通常不可能只含有数值型数据或者字符型数据，而是包含各种数据类型（做分析时需要对目录数据进行编码，这部分内容会在python分析基础中讲到）。因此，我们需要一种新的容器类型——dataframe。

有人把dataframe翻译为数据帧，这种译法是不准确的，尤其是考虑到“帧”的定义和dataframe的含义的差别。也有人完全按照字面意思把它翻译成数据框架，我感觉有些画蛇添足，把原本不难理解的东西复杂化。

本章主要讲了：

其实很简单，用一个例子就能解释明白：中学时老师统计的期末成绩单就是一个df，通常一个Excel表格中包含以下内容：

在实际操作中，我们通常读取一个Excel表单或者一个csv文件，并将这个文件赋值给一个变量（df或者data），后期对文件的操作可以通过变量名来进行。需要注意的是，df的每一行表示不同的观测对象，每一列表示一个定语或变量。在成绩单里，每个学生都是一个被观测的个体，而各科成绩表示不同的定语(Attribute)，定语是用来描述观测对象的特征的。

下面我将采用R语言内置的数据集mtcars(motortrendcarroadtests)来做演示。

首先打开RStudio，用data()函数载入数据集：

通过前五行数据，我们可以看到，每行表示不同的汽车型号，列表示每个汽车型号的不同特征，例如排量，马力，气缸数等等。

通常在获取一个数据集后，我们需要了解它的结构，例如一共有几行，有哪些列，列的名字，每列的数据类型等。查看df的结构，需要str()函数。

输出结果表示，mtcars一共有32行(observations)，和11列(variables)。

$符号后面是列名，一共11个，且mtcars中所有的数据类型都是numerical。

前面使用了内置数据集，接下来可以使用data.frame()自己创建一个，括号中填入不同的向量，这些向量必须包含相同的元素数量。

*注意区分R和python在创建df时的不同语法

我们以太阳系内八大行星为例，建立一个df，包含行星的名字，类型（岩质行星还是气态巨行星），相对地球直径的比值，相对地球公转周期的比值以及是否含有星环（不止土星有星环）。

观察一下我们创建的df，不难发现每个向量就是df中的每一列。（在python中有类似的用法，即通过字典dictionary创建df，参见python教程。）

跟矩阵和向量类似，我们可以选择df的特定行和/或列。利用中括号，在逗号的左边填入想选择的行，右边填入列。这个用法跟前面矩阵的元素选择重复，这里就省略了。

这里介绍另外一种方法，只用列名选择某个特定的列：

df$colname

输出的结果是一个向量，可以用class()函数验证向量元素的类型。

更进一步，如果我们想选出有星环的行星，可以通过以下操作：

可以看出，我们筛选出了rings列中，值为TRUE的所有行。

那么能否筛选不带星环的行星？

方法很简单，只需要在中括号中加入一个!

*注意：由逻辑值组成的列通常被用来筛选符合某些条件的行，若没有由逻辑值组成的列，我们可以通过逻辑运算符自己建立一个筛选标准

现在我们尝试找出影响行星是否有星环的因素。

对比这两个结果，可以发现太阳系中的岩态行星都没有星环，而气态巨行星都有星环。因此我们可以猜测，影响一个行星是否有星环的因素是行星的类型。当然这只是一个假设，要想验证这个假设在银河系甚至可观测宇宙是否成立，我们需要更多数据来进行假设检验，这部分的内容需要懂点统计学，后面会讲到。

上一步实际上是给我们的数据集创建了一个子集，用来过滤掉一部分不需要i的数据。现在介绍一种更高效、更普适的方式：

借助第二个arg，我们可以根据“某些条件”来选择。这里的条件覆盖较广的范围，不再局限于逻辑值。

*注意：这里的‘单等于号’表示赋值，‘双等于号’表示逻辑判断

现在试试用numerical数据作为筛选条件，选出直径比地球直径大的行星：

排序要用到order()函数：

*注意：decreasing默认为假，也就是说如果不填这个arg，order()函数会进行升序排列

这不是很简单么

假设这个df是5行3列的

shape[0]是指这个df的行数，也就是5，那shape[0]-1就是4

在df里行的索引是从0开始编号的，所以第5行的编号就是4嘛

所以你把索引是4的那行drop掉，就是删掉最后一行嘛

In[36]:list(df['state']).index('ohio')Out[36]:0In[37]:list(df['state']).index('nevada')Out[37]:1

结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python计算df有多少行的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python计算df有多少行的相关内容别忘了在本站进行查找喔。