Pandas の DataFrame 列の数を数える
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columnプロパティを使用して、PandasDataFrameの列数をカウントする -
shapeプロパティを使用して、Pandas DataFrame の列数をカウントする -
型キャストを使って Pandas の
DataFrameの列数を数える -
dataframe.info()メソッドを使用して、PandasDataFrameの列数をカウントする
Pandas の DataFrame では、データは行や列のように表形式で保存または表示されます。Pandas は、さまざまなアプローチを使用して、DataFrame の行と列の数を取得またはカウントするのに役立ちます。
このチュートリアルでは、Pandas DataFrame の列数のカウントに関連するさまざまな方法について説明します。
column プロパティを使用して、Pandas DataFrame の列数をカウントする
Pandas DataFrame の列プロパティを使用して、列リストを取得し、列の長さを計算して、DataFrame の列数をカウントできます。
次の例を参照してください。まず、製品の DataFrame を作成しました。column_list = dataframe.columns を使用して列のリストを取得し、len(column_list) を使用して列の数をカウントしました。
コード例：
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))
出力：
shape プロパティを使用して、Pandas DataFrame の列数をカウントする
shape プロパティを使用すると、DataFrame シェイプを表すタプルを取得します。次の例では、行 shape=dataframe.shape は DataFrame 形状を返し、shape[1] は列の数をカウントします。
コード例：
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])
出力：
上記の出力からわかるように、上記の例では 4 である合計列数が表示されます。
型キャストを使って Pandas の DataFrame の列数を数える
このメソッドでは型キャストアプローチを使用します。これは、column プロパティとほぼ同じです。DataFrame リストに型キャストを使用すると、列名のリストが取得されます。型キャストのアプローチの詳細については、次の例を参照してください。
サンプルコード：
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))
出力：
dataframe.info() メソッドを使用して、Pandas DataFrame の列数をカウントする
info() メソッドを使用すると、Pandas DataFrame の完全で簡潔な要約を出力できます。次の例では、ソースコードの最後に dataframe.info() を使用しました。DataFrame クラス、dtypes、メモリ使用量、列数のカウント、および範囲インデックスに関連する情報が表示されます。
コード例：
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()
出力：
上の画像では、列数を含む DataFrame の簡潔な要約を見ることができます。