DataFrame|行数|列数|循环获取每一个值

DataFrame

1. 获取行数 2. 获取列数 3. 获取列名列表 4. 循环打印输出值 5. 读取Excel表

示例数据

import pandas as pd

inp = [{'a': 10, 'b': 100}, {'a': 20, 'b': 200}, {'a': 30, 'b': 300}]
df = pd.DataFrame(inp)
print(df)

    a    b
0  10  100
1  20  200
2  30  300

1、获取行数

print(df.shape[0])
print(len(df))
print(df.iloc[:,0].size)

2、获取列数

print(df.shape[1])
print(df.columns.size)

3、 获取列名列表

 print(df.columns.values.tolist())

['a', 'b']

4、循环获取每一个值

 for i in range(0, len(df)):  # df.shape[0]表示行数也可以
        for j in range(0, df.shape[1]):
            print(df.iloc[i][j])

100
20
200
30
300

 for i in range(0, len(df)):  # df.shape[0]表示行数也可以
        print(df.loc[i]['a'],df.loc[i]['b'])
        print("*************************")

10 100
*************************
20 200
*************************
30 300
*************************

• iloc与loc的差别
• iloc，即index locate 用index索引进行定位，所以参数是整型，如：df.iloc[0, 1]
• loc，可以使用column名和index名进行定位，如： df.loc[‘image1, ‘age’]

5、读取Excel表

xlsx_file = "data.xlsx"
 df = pd.read_excel(xlsx_file,usecols=[0,1 ])  # 读取Excel表文件内容  选取第1,2列

得到的结果是DataFrame 数据,不需要再转化成DataFrame

            Countries      Total No. of cases
0              Laos                  48
1        Tajikistan               13308
2        Kyrgyzstan               86818
3       New Zealand                2444
4             China               90087
5       Afghanistan               56103
6         Australia               29191

官方文档参考 [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html]