基本功能

属性或方法	说明
T	转置行和列
axes	返回一个列,行轴标签或列轴标签作为唯一的成员
dtypes	返回此对象中的数据类型
empty	如果 DataFrame完全为空,则返回为 True;如果任意轴的长度为 0, 则返回 False
ndim	轴/数组维度大小
shape	返回表示 DataFrame的维度的元组
size	DataFrame 中的元素数
values	DataFrame 的 Numpy表示
head()	返回开头前 n 行
tail()	返回最后 n 行

1> T 转置

dict_str = {'Name':pd.Series(['meng', 'cai', 'zhang', 'wang']),'Age':pd.Series([20, 21, 22, 25])}
df = pd.DataFrame(dict_str)
print(f'原始数据:\n{df}')

# 输出结果:
#  原始数据:
#      Name  Age
#  0   meng   20
#  1    cai   21
#  2  zhang   22
#  3   wang   25

print(f'转置后的数据:\n{df.T}')

# 输出结果:
#  转置后的数据:
#           0    1      2     3
#  Name  meng  cai  zhang  wang
#  Age     20   21     22    25

2> axes

返回行轴标签和列轴标签列表

dict_str = {'Name':pd.Series(['meng', 'cai', 'zhang', 'wang']),'Age':pd.Series([20, 21, 22, 25])}
df = pd.DataFrame(dict_str)
print(f'行轴和列轴标签:\n{df.axes}')

# 输出结果:
#  行轴和列轴标签:
#  [RangeIndex(start=0, stop=4, step=1), Index(['Name', 'Age'], dtype='object')]

3> dtypes

每列的数据类型

dict_str = {'Name':pd.Series(['meng', 'cai', 'zhang', 'wang']),'Age':pd.Series([20, 21, 22, 25])}
df = pd.DataFrame(dict_str)
print(f'行轴和列轴标签:\n{df.dtypes}')

# 输出结果:
#  行轴和列轴标签:
#  Name    object
#  Age      int64
#  dtype: object

4> empty

返回布尔值,表示对象是否为空

dict_str = {'Name':pd.Series(['meng', 'cai', 'zhang', 'wang']),'Age':pd.Series([20, 21, 22, 25])}
df = pd.DataFrame(dict_str)
print(f'对象是否为空:{df.empty}')  # 输出结果:  对象是否为空:False

5> ndim

返回轴/数组的维度大小

dict_str = {'Name':pd.Series(['meng', 'cai', 'zhang', 'wang']),'Age':pd.Series([20, 21, 22, 25])}
df = pd.DataFrame(dict_str)
print(f'对象的维度:{df.ndim}')  # 输出结果:  对象的维度:2

6> shape

返回表示 DataFrame 的维度的元组

dict_str = {'Name':pd.Series(['meng', 'cai', 'zhang', 'wang']),'Age':pd.Series([20, 21, 22, 25])}
df = pd.DataFrame(dict_str)
print(f'对象的维度元组:{df.shape}')  # 输出结果:  对象的维度元组:(4, 2)

7> size

返回 DataFrame 中的元素数

dict_str = {'Name':pd.Series(['meng', 'cai', 'zhang', 'wang']),'Age':pd.Series([20, 21, 22, 25])}
df = pd.DataFrame(dict_str)
print(f'对象中元素的总数:{df.size}')

# 输出结果:  对象中元素的总数:8

8> values

将 DataFrame 中的实际数据作为 ndarray 返回

dict_str = {'Name':pd.Series(['meng', 'cai', 'zhang', 'wang']),'Age':pd.Series([20, 21, 22, 25])}
df = pd.DataFrame(dict_str)
print(f'数据框中的实际数据:\n{df.values}')

# 输出结果:
#  数据框中的实际数据:
#  [['meng' 20]
#   ['cai' 21]
#   ['zhang' 22]
#   ['wang' 25]]

9> head() 和 tail()

返回前几行或后几行数据,默认数量为 5

dict_str = {'Name':pd.Series(['meng', 'cai', 'zhang', 'wang']),'Age':pd.Series([20, 21, 22, 25])}
df = pd.DataFrame(dict_str)
print(f'数据中的前两行:\n{df.head(2)}')

# 输出结果:
#  数据中的前两行:
#     Name  Age
#  0  meng   20
#  1   cai   21

print(f'数据中的后两行:\n{df.tail(2)}')

# 输出结果:
#  数据中的后两行:
#      Name  Age
#  2  zhang   22
#  3   wang   25