Как узнать количество колонок в DataFrame Pandas

Быстрый ответ

Если вам нужно быстро определить количество столбцов в DataFrame из библиотеки Pandas, используйте свойство df.shape[1] или функцию len(df.columns):

num_columns = df.shape[1]  # второй элемент кортежа shape содержит информацию о количестве столбцов
num_columns = len(df.columns)  # подсчет числа столбцов простым перебором элементов списка

Оба эти метода являются наглядными и позволяют с легкостью определить структуру данных, на которых вы работаете.

Обзор структуры DataFrame

DataFrame в Pandas — это мощный и гибкий инструмент обработки данных. Использование свойства df.shape[1] или функции len(df.columns) дает нам прямой доступ к числу столбцов: метод shape отражает размерность данных, а атрибут columns непосредственно предоставляет названия столбцов.

Рассмотрение альтернативных методов

Помимо базовых, существуют и дополнительные способы определения числа колонок в DataFrame.

Анализ структуры DataFrame с помощью df.info()

Метод info() выводит сводную информацию о DataFrame, включая число ненулевых значений, типы данных по столбцам и общее число элементов, среди которых и количество столбцов.

df.info()

Подсчет столбцов с помощью df.columns.size

Еще один подход — использовать df.columns.size, который выдает число столбцов:

column_count = df.columns.size  # получение числа колонок напрямую

Определение числа строк через df.shape

Количество строк в DataFrame можно узнать, применив df.shape[0]. Знание размеров данных незаменимо для эффективной их обработки и анализа.

num_rows = df.shape[0]  # подсчет строк для полного понимания структуры DataFrame

Визуализация

Можно представить DataFrame как книжный шкаф, где каждый столбец — это отдельная книга:

📚📚📚📚📚📚
# Каждая книга — это один столбец.

Чтобы узнать число столбцов, остается лишь посчитать книги:

dataframe.shape[1]  # Считаем книги: одна, две, три...

В итоге вы получаете общее число колонок:

Понимание размерности данных является основным, когда речь идет об аналитике и машинном обучении. Количество колонок влияет на сложность и эффективность модели, так как каждый столбец рассматривается как отдельный признак.

Изменение числа колонок в DataFrame Pandas

Добавление и удаление столбцов на лету

Динамически добавлять и удалять столбцы в DataFrame — процесс прямолинейный:

df['new_column'] = [1, 2, 3]  # Добавляем новый столбец

или убираем ненужный:

df = df.drop('unwanted_column', axis=1)  # Удаляем столбец

Итерация по столбцам

Цикл for позволяет пройтись по столбцам и выполнить необходимые операции с каждым из них:

for column in df.columns:
    # Здесь можно провести любые действия с df[column]

Такой подход полезен, когда нужно одновременно обработать несколько столбцов.

Работа с большими DataFrame

Для больших объемов данных рекомендуется использовать df.info(), чтобы упростить навигацию по информации в консольном выводе.

Полезные материалы

1. Документация по атрибуту shape в Pandas — здесь вы можете подробней изучить вопрос размерностей DataFrame в библиотеке Pandas.
2. Документация по методу info в Pandas — информация о методе, предназначенном для получения сводных данных о DataFrame.
3. Статья на Real Python о работе с DataFrame из библиотеки Pandas —практический обзор основных методов работы с DataFrame.
4. Видеоурок по выбору строк и колонок в DataFrame из библиотеки Pandas на YouTube — наглядное руководство по манипуляциям со строками и столбцами DataFrame в Pandas.
5. Статья на Medium про основы работы с DataFrame из библиотеки Pandas — подробное изложение подходов к работе с DataFrame для начинающих.