【数据分析&数据挖掘】dataframe的属性

 1 import pandas as pd
 2 
 3 # 创建一个df
 4 df = pd.DataFrame(
 5     data={
 6         "name": ["zs", "ls", "ww", "zl"],
 7         "age": [18, 19, 29, 11],
 8         "score": [92.5, 93, 97, 65]
 9     },
10     index=["stu_1","stu_2","stu_3","stu_4"]
11 )
12 print("df:\n",df)
13 print("df 的类型：\n",type(df))
14 print("*"*100)
15 
16 # df 属性
17 
18 print("获取df 的行索引名称：\n",df.index)
19 print("获取df 的列索引名称：\n",df.columns)
20 # # 可以pd.Dataframe将数组转化为df
21 # # 可以通过获取df 的values属性将df转化为数组
22 print("获取df 的values:\n",df.values)
23 print("获取df 的values的类型:\n",type(df.values))
24 print("获取df 的形状：\n",df.shape)
25 print("获取df 的维度：\n",df.ndim)
26 print("获取df 的元素个数：\n",df.size)
27 # print("获取df 的元素数据类型：\n",df.dtype) # 错误的，dataframe没有dtype属性
28 # # dataframe 可以存储不同类型的数据
29 print("获取df 的元素数据类型：\n",df.dtypes)
30 # print("获取df 中每个元素的大小：\n",df.itemsize) # 错误的，dataframe 没有itemsize 属性
31 
32 print("~"*60)
33 
34 # se 属性
35 se = df["name"]
36 print("se:\n",se)
37 print("se 的类型：\n",type(se))
38 
39 print("获取se 行索引名称：\n",se.index)
40 print("获取se 的values：\n",se.values)
41 print("获取se 维度：\n",se.ndim)
42 print("获取se 的形状：\n",se.shape)
43 print("获取se 元素个数：\n",se.size)
44 print("获取se 数据类型：\n",se.dtype)
45 print("获取se 数据类型：\n",se.dtypes)
46 print("获取se 每个元素的大小：\n",se.itemsize)