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如何检索Pandas数据框中的列数？

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问题：如何检索Pandas数据框中的列数？
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问题：如何检索Pandas数据框中的列数？

您如何以编程方式检索熊猫数据框中的列数？我希望有这样的东西：

df.num_columns
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How do you programmatically retrieve the number of columns in a pandas dataframe? I was hoping for something like:

df.num_columns

回答 0

像这样：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"pear": [1,2,3], "apple": [2,3,4], "orange": [3,4,5]})

len(df.columns)
3
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Like so:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"pear": [1,2,3], "apple": [2,3,4], "orange": [3,4,5]})

len(df.columns)
3

回答 1

选择： 

df.shape[1]

（df.shape[0]是行数）

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Alternative: 

df.shape[1]

(df.shape[0] is the number of rows)

回答 2

如果保存数据帧的变量称为df，则：

len(df.columns)

给出列数。

对于那些想要行数的人：

len(df.index)

对于包含行数和列数的元组：

df.shape
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If the variable holding the dataframe is called df, then:

len(df.columns)

gives the number of columns.

And for those who want the number of rows:

len(df.index)

For a tuple containing the number of both rows and columns:

df.shape

回答 3

len（list（df））对我有用。

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This worked for me len(list(df)).

回答 4

df.info（）函数将为您提供如下结果。如果您使用的是不带sep参数或不带“，”的sep的Pandas的read_csv方法。

raw_data = pd.read_csv("a1:\aa2/aaa3/data.csv")
raw_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5144 entries, 0 to 5143
Columns: 145 entries, R_fighter to R_age
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df.info() function will give you result something like as below. If you are using read_csv method of Pandas without sep parameter or sep with “,”.

raw_data = pd.read_csv("a1:\aa2/aaa3/data.csv")
raw_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5144 entries, 0 to 5143
Columns: 145 entries, R_fighter to R_age

回答 5

有多种选择来获取列号和列信息，例如：
让我们检查一下。

local_df = pd.DataFrame（np.random.randint（1,12，size =（2,6）），列= [‘a’，’b’，’c’，’d’，’e’，’f ‘]）1. local_df.shape [1]-> Shape属性返回元组为（行和列）（0,1）。

  1. local_df.info（）-> info方法将返回有关数据框及其列的详细信息，例如列数，列的数据类型，非空值计数，数据帧的内存使用情况

  2. len（local_df.columns）->列属性将返回数据框列的索引对象，而len函数将返回可用列总数。

  3. local_df.head（0）->具有参数0的head方法将返回df的第一行，实际上仅是标题。

假设列数不超过10。为了循环乐趣：local_df中x的li_count = 0：li_count = li_count +1 print（li_count）

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There are multiple option to get column number and column information such as:
let’s check them.

local_df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,12,size=(2,6)),columns =[‘a’,’b’,’c’,’d’,’e’,’f’]) 1. local_df.shape[1] –> Shape attribute return tuple as (row & columns) (0,1).

  1. local_df.info() –> info Method will return detailed information about data frame and it’s columns such column count, data type of columns, Not null value count, memory usage by Data Frame

  2. len(local_df.columns) –> columns attribute will return index object of data frame columns & len function will return total available columns.

  3. local_df.head(0) –> head method with parameter 0 will return 1st row of df which actually nothing but header.

Assuming number of columns are not more than 10. For loop fun: li_count =0 for x in local_df: li_count =li_count + 1 print(li_count)