Pandas里怎么快速知道DataFrame有几行几列、列名都是啥?

在 Pandas 中,`DataFrame` 提供了多种属性和方法来帮助我们了解其结构。其中 `columns` 和 `shape` 是两个非常重要的属性。 ### 1. 查看列名 (`columns`) `columns` 属性返回的是一个包含所有列名称的索引对象 (Index)。例如: ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { '姓名': ['张三', '李四'], '年龄': [28, 34], '城市': ['北京', '上海'] } df = pd.DataFrame(data) # 打印列名 print("列名(columns):") print(df.columns) ``` **输出结果:** ``` 列名(columns): Index(['姓名', '年龄', '城市'], dtype='object') ``` 可以看到,`columns` 返回了所有的列名组成的 Index 对象。 --- ### 2. 获取表格形状 (`shape`) `shape` 属性用于获取 DataFrame 的行数和列数,以元组 `(行数, 列数)` 的形式返回。继续上面的例子: ```python # 打印形状 print("\n表格形状(shape):") print(df.shape) ``` **输出结果:** ``` 表格形状(shape): (2, 3) ``` 这表明当前的 DataFrame 包含 **2 行** 和 **3 列**。 --- ### 结合使用 如果我们希望同时查看列名以及表格的整体维度信息,可以结合两者一起展示: ```python print(f"列名: {list(df.columns)}") # 将 columns 转换为 list 显示更清晰 print(f"表格大小: {df.shape[0]} 行 x {df.shape[1]} 列") ``` **输出结果:** ``` 列名: ['姓名', '年龄', '城市'] 表格大小: 2 行 x 3 列 ``` 这种方式能够直观地呈现 DataFrame 的基本信息。 ---

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