🔎 Как узнать количество столбцов в dataframe pandas?

Чтобы узнать количество столбцов в dataframe Pandas, можно использовать атрибут shape и обратиться к его второму значению, которое представляет количество столбцов. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# Получаем количество столбцов
num_columns = df.shape[1]

print(f"Количество столбцов в dataframe: {num_columns}")

В этом примере мы импортируем библиотеку Pandas, создаем dataframe с тремя столбцами 'A', 'B' и 'C', а затем используем атрибут shape, чтобы получить количество столбцов. Результат будет выведен на экран.

Как узнать количество столбцов в dataframe pandas

Добро пожаловать в наше руководство, где мы расскажем вам, как узнать количество столбцов в объекте DataFrame с использованием библиотеки pandas.

Для начала, предположим, что у вас уже есть предварительно подготовленный объект DataFrame:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Harry'],
        'Age': [28, 24, 32],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)
    

В результате выполнения этого кода вы получите следующий DataFrame:

    Name  Age      City
0   John   28  New York
1   Emma   24    London
2  Harry   32     Paris
    

Теперь, чтобы узнать количество столбцов в этом DataFrame, вы можете использовать атрибут shape. Данный атрибут возвращает кортеж, в котором первый элемент представляет количество строк, а второй элемент - количество столбцов.

# Получение количества столбцов
num_columns = df.shape[1]
print(f"Количество столбцов: {num_columns}")
    

После выполнения этого кода вы увидите следующий результат:

Количество столбцов: 3
    

Теперь у вас есть не только DataFrame, но и способ узнать количество столбцов в нем. Это может быть полезно, если вам необходимо провести анализ данных или применить определенные операции к столбцам.

Надеемся, что данное руководство было полезным для вас! Если у вас возникнут еще вопросы, не стесняйтесь обращаться!