鸢尾花数据集为例，理解pandas的dataframe类型的维度特征

我们相信：世界是美好的，你是我也是。平行空间的世界里面，不同版本的生活也在继续...

苏南大叔曾经说过，dataframe类型就类似于以前的数组类型，所以它也有维度尺寸形状之类的信息。本文中，苏南大叔依然以鸢尾花数据集为例，分析dataframe类型的三个属性信息。

苏南大叔的程序如此灵动博客，记录苏南大叔的代码所学所想。测试环境：win10，python@3.11.0。本文分析dataframe类型的ndim，shape，size属性特征。

获得鸢尾花dataframe

这里就是单纯的为了获得dataframe对象，不解释。

import pandas as pd
data_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"
column_names = ["萼长", "萼宽", "瓣长", "瓣宽", "种类"]
df = pd.read_csv(data_url, header=0, names=column_names)
print(df.ndim)      # 维度 2
print(df.size)      # 尺寸 600
print(df.shape)     # 形状（120,5)
print(df.dtypes)

已知这个tensorflow版本的鸢尾花数据，已知除去假冒的表头，一共有120条数据，字段一共五个。参考：

• https://newsn.net/say/python-iris.html

ndim维度

df.ndim

这个取值是2，苏南大叔的理解是：二维数组。

size尺寸

df.size

这个取值是600，苏南大叔的理解是：120条数据 * 5列 = 600 。一共600个数据。

shape形状

df.shape

形状取值是(120,5)，苏南大叔的理解是：(行数,列数)。

dtypes类型

df.dtypes

输出：

萼长    float64
萼宽    float64
瓣长    float64
瓣宽    float64
种类      int64
dtype: object

其他的操作

还可以使用head()或者tail()，或者直接打印df来直观的观察这个数据。

print(df.head())
print(df.tail())
print(df)
print(df.head(3))
print(df.tail(3))

还可以使用.describe()查看相关统计数据。参考文字：

• https://newsn.net/say/dataframe-describe.html

print(df.describe())

相关链接

• https://newsn.net/say/pandas-dataframe.html
• https://newsn.net/say/dataframe-drop.html
• https://newsn.net/say/dataframe-copy.html

总结

更多python相关经验文字，请点击苏南大叔的博客：

• https://newsn.net/tag/python/

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