概述
本文介绍DataFrame对象的属性
shape
返回元组，表示DataFrame的行数、列数
语法
data_frame.shape
例子
import pandas as pd
df=pd.read_csv('train.csv')
print(df.shape)
结果如下：
(891, 12)
获取行数
data_frame.shape[0]
获取列数
data_frame.shape[1]
获取列数据类型
语法
data_frame.dtypes
例子
print(df.dtypes)
结果如下：
PassengerId int64
Survived int64
Pclass int64
Name object
Sex object
Age float64
SibSp int64
Parch int64
Ticket object
Fare float64
Cabin object
Embarked object
dtype: object
获取行标签
语法
data_frame.index
例子
print(df.index)
结果如下：
RangeIndex(start=0, stop=891, step=1)
获取列标签
语法
data_frame.columns
例子
print(df.columns)
结果如下：
Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp',
'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'],
dtype='object')
获取列名（列表类型）
print(df.columns.values.tolist())
结果如下：
['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked']
获取值
二维数组
语法
data_frame.values
例子
print(df.values)
结果如下：
[[1 0 3 ... 7.25 nan 'S']
[2 1 1 ... 71.2833 'C85' 'C']
[3 1 3 ... 7.925 nan 'S']
...
[889 0 3 ... 23.45 nan 'S']
[890 1 1 ... 30.0 'C148' 'C']
[891 0 3 ... 7.75 nan 'Q']]
获取数据维度
语法
data_frame.ndim
例子
print(df.ndim)
结果如下：
2