Zählen der Anzahl von Pandas DataFrame-Spalten

1. Anzahl der Spalten von Pandas DataFrame mit der Eigenschaft column zählen
2. Anzahl der Spalten von Pandas DataFrame mit der Eigenschaft shape zählen
3. Zählung der Anzahl der Spalten von Pandas DataFrame unter Verwendung des Typecasting
4. Zählen der Anzahl der Spalten von Pandas DataFrame mit der Methode dataframe.info()

In pandas DataFrame werden Daten im tabellarischen Format wie in Zeilen und Spalten gespeichert oder angezeigt. Pandas helfen uns mit verschiedenen Ansätzen, die Anzahl der Zeilen und Spalten im DataFrame abzurufen oder zu zählen.

Wir werden in diesem Tutorial verschiedene Methoden untersuchen, die sich auf das Zählen der Anzahl der Spalten eines Pandas DataFrames beziehen.

Anzahl der Spalten von Pandas DataFrame mit der Eigenschaft column zählen

Mit der Eigenschaft column des Pandas DataFrame können wir die Spaltenliste abrufen und die Spaltenlänge berechnen und die Anzahl der Spalten im DataFrame zählen.

Siehe das folgende Beispiel. Zuerst haben wir einen DataFrame von Produkten erstellt. Mit column_list = dataframe.columns haben wir die Liste der Spalten abgerufen und dann mit len(column_list) die Anzahl der Spalten gezählt.

Beispielcodes:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {
    "Products": ["Intel Dell Laptops", "HP Laptops", "Lenavo Laptops", "Acer Laptops"],
    "Price dollar": [350, 300, 400, 250],
    "Percentage Sale": [83, 99, 84, 76],
}
dataframe = pd.DataFrame(dict)

# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# To get the list of columns of dataframe
column_list = dataframe.columns

# Printing Number of columns
print("Number of columns:", len(column_list))

Ausgabe:

Anzahl der Spalten von Pandas DataFrame mit der Eigenschaft shape zählen

Es ruft die Tupel ab, um die Form DataFrame darzustellen, wenn die Eigenschaft shape verwendet wird. Im folgenden Beispiel gibt die Zeile shape=dataframe.shape die Form DataFrame zurück und shape[1] zählt die Anzahl der Spalten.

Beispielcodes:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {
    "Products": ["Intel Dell Laptops", "HP Laptops", "Lenavo Laptops", "Acer Laptops"],
    "Price dollar": [350, 300, 400, 250],
    "Percentage Sale": [83, 99, 84, 76],
    "quantity": [10, 16, 90, 100],
}
dataframe = pd.DataFrame(dict)

# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# Get shape of the dataframe
shape = dataframe.shape

# Printing Number of columns
print("Number of columns :", shape[1])

Ausgabe:

Wie wir in der obigen Ausgabe sehen können, zeigt es die gesamte Anzahl der Spalten an, die im obigen Beispiel 4 ist.

Zählung der Anzahl der Spalten von Pandas DataFrame unter Verwendung des Typecasting

Bei dieser Methode verwenden wir den Typumwandlungsansatz, der der Spalteneigenschaft fast ähnlich ist. Wenn wir typecasting für die DataFrame-Liste verwenden, ruft es die Liste der Spaltennamen ab. Sehen Sie sich das folgende Beispiel an, um mehr über den Typumwandlungsansatz zu erfahren:

Beispielcode:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {
    "Products": ["Intel Dell Laptops", "HP Laptops", "Lenavo Laptops", "Acer Laptops"],
    "Price dollar": [350, 300, 400, 250],
    "Percentage Sale": [83, 99, 84, 76],
    "quantity": [10, 16, 90, 100],
}
dataframe = pd.DataFrame(dict)

# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# Typecasting dataframe to list
dataframe_list = list(dataframe)

# Printing Number of columns
print("Number of columns :", len(dataframe_list))

Ausgabe:

Zählen der Anzahl der Spalten von Pandas DataFrame mit der Methode dataframe.info()

Mit der Methode info() können wir die komplette prägnante Zusammenfassung des Pandas DataFrame drucken. Im folgenden Beispiel haben wir dataframe.info() am Ende des Quellcodes verwendet. Es zeigt die Informationen in Bezug auf die Klasse DataFrame, dtypes, Speichernutzung, Anzahl der Spalten und den Bereichsindex an.

Beispielcodes:

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

# creating a DataFrame
dict = {
    "Products": ["Intel Dell Laptops", "HP Laptops", "Lenavo Laptops", "Acer Laptops"],
    "Price dollar": [350, 300, 400, 250],
    "Percentage Sale": [83, 99, 84, 76],
    "quantity": [10, 16, 90, 100],
}
dataframe = pd.DataFrame(dict)

# displaying the DataFrame
display(dataframe)

# Print dataframe information using info() method
dataframe.info()

Ausgabe:

Im obigen Bild sehen wir die prägnante Zusammenfassung des DataFrames, einschließlich der Spaltenanzahl.