🐼 Как работает функция pandas shape и что она делает?

Функция shape в библиотеке pandas

Функция shape в библиотеке pandas возвращает размерность (количество строк и столбцов) данных в объекте DataFrame или Series.

import pandas as pd

# Создание примера DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [25, 32, 18, 41],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

# Вывод размерности DataFrame
print(df.shape)
    

Вывод:

(4, 3)

В данном примере DataFrame состоит из 4 строк и 3 столбцов, поэтому функция shape возвращает кортеж (4, 3).

Панды (Pandas): что делает метод shape?

Метод shape() является встроенной функцией в библиотеке пандас (Pandas) для языка программирования Python. Он используется для определения размерности объекта DataFrame или Series. Давайте более подробно рассмотрим, как этот метод работает и как он может быть полезен в анализе данных.

Определение метода shape()

Метод shape() возвращает кортеж (tuple) с двумя элементами. Первый элемент представляет количество строк в объекте DataFrame или Series, а второй элемент - количество столбцов.

  import pandas as pd

  # Создание объекта DataFrame
  data = {'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван', 'Петр'],
          'Возраст': [25, 31, 29, 35]}
  df = pd.DataFrame(data)

  # Определение размерности
  shape = df.shape
  print(shape)  # Вывод: (4, 2)
  

В приведенном выше примере мы создаем объект DataFrame с именами и возрастами нескольких людей. Затем мы используем метод shape() для определения размерности DataFrame. Результатом является кортеж с двумя элементами: количество строк (в данном случае 4) и количество столбцов (в данном случае 2).

Полезные применения метода shape()

💡 Определение размерности: Метод shape() является быстрым и удобным способом определить количество строк и столбцов в объекте DataFrame или Series. Это полезная информация при работе с данными, поскольку дает представление о структуре данных и их объеме.

💡 Проверка соответствия: Метод shape() также может использоваться для проверки соответствия размерности двух или более объектов DataFrame или Series.

  import pandas as pd

  # Создание двух объектов DataFrame
  data1 = {'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван', 'Петр'],
           'Возраст': [25, 31, 29, 35]}
  df1 = pd.DataFrame(data1)

  data2 = {'Имя': ['София', 'Ольга', 'Евгений', 'Андрей'],
           'Возраст': [28, 33, 27, 32]}
  df2 = pd.DataFrame(data2)

  # Проверка соответствия размерности
  if df1.shape == df2.shape:
      print("Размерности совпадают")
  else:
      print("Размерности не совпадают")
  

В приведенном выше примере мы создаем два объекта DataFrame с именами и возрастами разных людей. Затем мы используем метод shape() для проверки соответствия размерности этих двух объектов. Если размерности совпадают, мы выводим сообщение "Размерности совпадают". В противном случае, мы выводим сообщение "Размерности не совпадают".

Вывод

Метод shape() в библиотеке пандас (Pandas) позволяет определить размерность объекта DataFrame или Series. Он возвращает кортеж с количеством строк и столбцов. Этот метод полезен для проверки размерности данных и их соответствия, а также для получения общей информации о структуре данных.