Cuente el número de columnas de DataFrame de Pandas

1. Contar el número de columnas del DataFrame de Pandas utilizando la propiedad columna
2. Contar el número de columnas del DataFrame de Pandas utilizando la propiedad forma
3. Contar el número de columnas del DataFrame de Pandas utilizando el encasillado
4. Cuente el número de columnas de Pandas DataFrame usando el método dataframe.info()

En pandas DataFrame, los datos se almacenan o se muestran en formato tabular como en rows y columns. Los pandas nos ayudan a recuperar o contar el número de filas y columnas en el DataFrame mediante el uso de varios enfoques.

Exploraremos varios métodos en este tutorial relacionados con el recuento del número de columnas de un DataFrame de Pandas.

Contar el número de columnas del DataFrame de Pandas utilizando la propiedad columna

Usando la propiedad column del DataFrame de los pandas, podemos recuperar la lista de columnas y calcular la longitud de la columna y contar el número de columnas en el DataFrame.

Vea el siguiente ejemplo. Primero, hemos creado un DataFrame de productos. Usando column_list = dataframe.columns recuperamos la lista de columnas y luego usando len(column_list) contamos el número de columnas.

Códigos de ejemplo:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {
    "Products": ["Intel Dell Laptops", "HP Laptops", "Lenavo Laptops", "Acer Laptops"],
    "Price dollar": [350, 300, 400, 250],
    "Percentage Sale": [83, 99, 84, 76],
}
dataframe = pd.DataFrame(dict)

# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# To get the list of columns of dataframe
column_list = dataframe.columns

# Printing Number of columns
print("Number of columns:", len(column_list))

Producción:

Contar el número de columnas del DataFrame de Pandas utilizando la propiedad forma

Recupera las tuplas para representar la forma DataFrame cuando se utiliza la propiedad shape. En el siguiente ejemplo, la línea shape=dataframe.shape devolverá la forma del DataFrame y la forma [1] cuenta el número de columnas.

Códigos de ejemplo:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {
    "Products": ["Intel Dell Laptops", "HP Laptops", "Lenavo Laptops", "Acer Laptops"],
    "Price dollar": [350, 300, 400, 250],
    "Percentage Sale": [83, 99, 84, 76],
    "quantity": [10, 16, 90, 100],
}
dataframe = pd.DataFrame(dict)

# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# Get shape of the dataframe
shape = dataframe.shape

# Printing Number of columns
print("Number of columns :", shape[1])

Producción:

Como podemos ver en el resultado anterior, muestra el número de columnas total que es 4 en el ejemplo anterior.

Contar el número de columnas del DataFrame de Pandas utilizando el encasillado

Usamos el enfoque de encasillado en este método, que es casi similar a la propiedad de columna. Cuando usamos encasillado para la lista de DataFrame, recupera la lista de nombres de columna. Consulte el siguiente ejemplo para comprender mejor el enfoque de encasillamiento:

Código de ejemplo:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {
    "Products": ["Intel Dell Laptops", "HP Laptops", "Lenavo Laptops", "Acer Laptops"],
    "Price dollar": [350, 300, 400, 250],
    "Percentage Sale": [83, 99, 84, 76],
    "quantity": [10, 16, 90, 100],
}
dataframe = pd.DataFrame(dict)

# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# Typecasting dataframe to list
dataframe_list = list(dataframe)

# Printing Number of columns
print("Number of columns :", len(dataframe_list))

Producción:

Cuente el número de columnas de Pandas DataFrame usando el método dataframe.info()

Usando el método info(), podemos imprimir el resumen completo y conciso del DataFrame de los pandas. En el siguiente ejemplo, usamos dataframe.info() al final del código fuente. Muestra la información relacionada con la clase DataFrame, dtypes, uso de memoria, número de recuento de columnas e índice de rangos.

Códigos de ejemplo:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {
    "Products": ["Intel Dell Laptops", "HP Laptops", "Lenavo Laptops", "Acer Laptops"],
    "Price dollar": [350, 300, 400, 250],
    "Percentage Sale": [83, 99, 84, 76],
    "quantity": [10, 16, 90, 100],
}
dataframe = pd.DataFrame(dict)

# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# Print dataframe information using info() method
dataframe.info()

Producción:

En la imagen de arriba, podemos ver el resumen conciso del DataFrame, incluido el recuento de columnas.