Ottieni il conteggio delle righe di un DataFrame Pandas
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Metodo
.shape
per ottenere il conteggio delle righe diDataFrame
-
.len(DataFrame.index)
come il metodo più veloce per ottenere il conteggio delle righe in Pandas -
dataframe.apply()
per contare le righe che soddisfano una condizione in Pandas
Introdurremo come ottenere il conteggio delle righe di un DataFrame
Pandas, con metodi diversi come shape
e len(DataFrame.index)
. Hanno notevoli differenze di prestazioni e il metodo len(DataFrame.index)
è il più veloce.
Vediamo anche come possiamo usare dataframe.apply()
per ottenere quanti elementi di righe soddisfano o meno una condizione.
Metodo .shape
per ottenere il conteggio delle righe di DataFrame
Supponiamo che df
sia il nostro DataFrame
, per calcolare il conteggio delle righe,
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3, 5))
print(df)
print("Row count is:", df.shape[0])
Produzione:
0 1 2 3 4
0 0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
2 10 11 12 13 14
Row count is: 3
Per il conteggio delle colonne, possiamo usare df.shape[1]
.
.len(DataFrame.index)
come il metodo più veloce per ottenere il conteggio delle righe in Pandas
Possiamo calcolare il conteggio delle righe nel DataFrame
ottenendo la lunghezza della riga dell’indice.
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3, 5))
print(df)
print("Row count is:", len(df.index))
Produzione:
0 1 2 3 4
0 0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
2 10 11 12 13 14
Row count is: 3
Possiamo anche passare df.axes[0]
invece di df.index
:
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3, 5))
print(df)
print("Row count is:", len(df.axes[0]))
Produzione:
0 1 2 3 4
0 0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
2 10 11 12 13 14
Row count is: 3
Per il conteggio delle colonne possiamo usare df.axes[1]
.
dataframe.apply()
per contare le righe che soddisfano una condizione in Pandas
Contando il numero di True
nel risultato restituito di dataframe.apply()
, possiamo ottenere il conteggio delle righe in DataFrame
che soddisfa la condizione.
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3, 5))
counterFunc = df.apply(lambda x: True if x[1] > 3 else False, axis=1)
numOfRows = len(counterFunc[counterFunc == True].index)
print(df)
print("Row count > 3 in column[1]is:", numOfRows)
Produzione:
0 1 2 3 4
0 0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
2 10 11 12 13 14
Row count > 3 in column[1]is: 2
Otteniamo il conteggio delle righe il cui valore in column[1]
è maggiore di 3.
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