Dimensiones del DataFrame de Pandas

1. Mostrar el tamaño de DataFrame en Pandas Python usando la propiedad dataframe.size
2. Mostrar la forma de DataFrame en Pandas Python utilizando la propiedad dataframe.shape
3. Mostrar la dimensión DataFrame en Pandas Python usando la propiedad dataframe.ndim
4. Conclusión

La biblioteca Python Pandas viene con un paquete de propiedades que nos ayuda a realizar varias tareas. Mientras trabajamos con pandas DataFrame, es posible que necesitemos mostrar el tamaño, la forma y la dimensión de un DataFrame, y esta tarea la podemos hacer fácilmente usando algunas propiedades populares de pandas como df.size, df.shape Y df.ndim.

Este artículo demostrará cómo devolver o calcular el size, la forma y las dimensiones de un DataFrame utilizando propiedades de python pandas como dataframe.size, dataframe.shape y dataframe.ndim.

Mostrar el tamaño de DataFrame en Pandas Python usando la propiedad dataframe.size

En python la propiedad dataframe.size de Pandas se utiliza para mostrar el tamaño del DataFrame de Pandas. Devuelve el tamaño del DataFrame o una serie que es equivalente al número total de elementos. Si desea calcular el tamaño de la series, devolverá el número de filas. En el caso de un DataFrame, devolverá las filas multiplicadas por las columnas.

En el siguiente ejemplo, importamos o leemos un archivo .csv usando pd.csvread() y creamos un DataFrame. Usando la propiedad de Pandas dataframe.size, mostramos el tamaño del DataFrame dado.

Código de ejemplo:

import pandas as pd

# create a dataframe after reading .csv file
dataframe = pd.read_csv(r"C:\Users\DELL\OneDrive\Desktop\CSV_files\Samplefile1.csv")

# print dataframe
print(dataframe)

# displaying dataframe size
print("The size of the DataFrame is: ", dataframe.size)

Producción :

              Name    Team           Position    Age
0    Adam Donachie   "BAL"          "Catcher"  22.99
1        Paul Bako   "BAL"          "Catcher"  34.69
2  Ramon Hernandez   "BAL"          "Catcher"  30.78
3     Kevin Millar   "BAL"    "First Baseman"  35.43
4      Chris Gomez   "BAL"    "First Baseman"  35.71
5    Brian Roberts   "BAL"   "Second Baseman"  29.39
6    Miguel Tejada   "BAL"        "Shortstop"  30.77
7      Melvin Mora   "BAL"    "Third Baseman"  35.07
8      Aubrey Huff   "BAL"    "Third Baseman"  30.19
9       Adam Stern   "BAL"       "Outfielder"  27.05
The size of the DataFrame is:  40

Mostrar la forma de DataFrame en Pandas Python utilizando la propiedad dataframe.shape

La propiedad dataframe.shape pandas python devuelve la forma de tuplas en forma de (rows, columns) de un DataFrame o series.

En el ejemplo de código que proporcionamos a continuación, hemos creado un DataFrame después de leer un archivo .csv. Para devolver la forma del DataFrame, usamos la propiedad dataframe.shape de la siguiente manera:

Código de ejemplo:

import pandas as pd

# create a dataframe after reading .csv file
dataframe = pd.read_csv(r"C:\Users\DELL\OneDrive\Desktop\CSV_files\Samplefile1.csv")

# print dataframe
print(dataframe)

# displaying dataframe shape
print("The shape of the DataFrame is: ", dataframe.shape)

Producción :

              Name    Team           Position    Age
0    Adam Donachie   "BAL"          "Catcher"  22.99
1        Paul Bako   "BAL"          "Catcher"  34.69
2  Ramon Hernandez   "BAL"          "Catcher"  30.78
3     Kevin Millar   "BAL"    "First Baseman"  35.43
4      Chris Gomez   "BAL"    "First Baseman"  35.71
5    Brian Roberts   "BAL"   "Second Baseman"  29.39
6    Miguel Tejada   "BAL"        "Shortstop"  30.77
7      Melvin Mora   "BAL"    "Third Baseman"  35.07
8      Aubrey Huff   "BAL"    "Third Baseman"  30.19
9       Adam Stern   "BAL"       "Outfielder"  27.05
The shape of the DataFrame is:  (10, 4)

Mostrar la dimensión DataFrame en Pandas Python usando la propiedad dataframe.ndim

La propiedad dataframe.ndim de Pandas devuelve la dimensión de una series o un DataFrame. Para todo tipo de DataFrame y series, devolverá la dimensión 1 para series que solo consta de filas y devolverá 2 en el caso de DataFrame o datos bidimensionales.

En el código de muestra a continuación, hemos creado un DataFrame importando el archivo .csv. Para devolver la dimensión del DataFrame, utilizamos la propiedad de pandas dataframe.ndim que es 2 en el caso de pandas DataFrame.

Código de ejemplo:

import pandas as pd

# create a dataframe after reading .csv file
dataframe = pd.read_csv(r"C:\Users\DELL\OneDrive\Desktop\CSV_files\Samplefile1.csv")

# print dataframe
print(dataframe)

# displaying dataframe dimension
print("The dimension of the DataFrame is: ", dataframe.ndim)

Producción :

              Name    Team           Position    Age
0    Adam Donachie   "BAL"          "Catcher"  22.99
1        Paul Bako   "BAL"          "Catcher"  34.69
2  Ramon Hernandez   "BAL"          "Catcher"  30.78
3     Kevin Millar   "BAL"    "First Baseman"  35.43
4      Chris Gomez   "BAL"    "First Baseman"  35.71
5    Brian Roberts   "BAL"   "Second Baseman"  29.39
6    Miguel Tejada   "BAL"        "Shortstop"  30.77
7      Melvin Mora   "BAL"    "Third Baseman"  35.07
8      Aubrey Huff   "BAL"    "Third Baseman"  30.19
9       Adam Stern   "BAL"       "Outfielder"  27.05
The dimension of the DataFrame is:  2

Conclusión

Exploramos tres propiedades diferentes de Pandas, como son dataframe.size, dataframe.shape y dataframe.ndim a través de las cuales podemos devolver fácilmente el tamaño, la forma y la dimensión del DataFrame o series. Espero que todas las demostraciones explicadas anteriormente te ayuden a entender el uso básico de las propiedades de pandas.