Python Pandas – Pandas DataFrameプロパティの使用方法：shape

products.csvファイルからデータを読み取り、行と列の数を出力するPythonプログラムを作成します。次に、最初の10行の「product」列の値が「Car」と一致することを出力します

「products.csv」ファイルがあり、行と列の数の結果と「product」列の値が最初の10行の「Car」と一致するとします-

こちらからproducts.csvファイルをダウンロードしてください。

Rows: 100 Columns: 8
 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear
1 2  Car    Diesel    21      16500    1530    1735       2020
4 5  Car    Gas       18      17450    1530    1780       2018
5 6  Car    Gas       19      15250    1530    1790       2019
8 9  Car    Diesel    23      16925    1530    1800       2018

この問題には2つの異なる解決策があります。

ソリューション1

• products.csvファイルからデータを読み取り、dfに割り当てます

df = pd.read_csv('products.csv ')

• 行数=df.shape[0]および列数=d​​f.shape[1]

  を出力します

• iloc [0：10、：]

  を使用してdfから最初の10行をフィルタリングするようにdf1を設定します

df1 = df.iloc[0:10,:]

• df1.iloc [：、1]

  を使用して、自動車に一致する商品列の値を計算します

ここでは、製品列のインデックスは1で、最後にデータを出力します

df1[df1.iloc[:,1]=='Car']

例

理解を深めるために、次のコードを確認してみましょう-

import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
print("Rows:",df.shape[0],"Columns:",df.shape[1])
df1 = df.iloc[0:10,:]
print(df1[df1.iloc[:,1]=='Car'])

出力

Rows: 100 Columns: 8
 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear
1 2  Car    Diesel    21      16500    1530    1735       2020
4 5  Car    Gas       18      17450    1530    1780       2018
5 6  Car    Gas       19      15250    1530    1790       2019
8 9  Car    Diesel    23      16925    1530    1800       2018

ソリューション2

• products.csvファイルからデータを読み取り、dfに割り当てます

df = pd.read_csv('products.csv ')

• 行数=df.shape[0]および列数=d​​f.shape[1]

  を出力します

• df.head（10）を使用して最初の10行を取得し、dfに割り当てます

df1 = df.head(10)

• 以下の方法を使用して、製品列の値を車に一致させます

df1[df1['product']=='Car']

それでは、実装を確認して理解を深めましょう-

例

import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
print("Rows:",df.shape[0],"Columns:",df.shape[1])
df1 = df.head(10)
print(df1[df1['product']=='Car'])

出力

Rows: 100 Columns: 8
  id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear
1 2    Car    Diesel    21    16500    1530     1735       2020
4 5    Car    Gas       18    17450    1530    1780       2018
5 6    Car    Gas       19    15250    1530    1790       2019
8 9    Car    Diesel    23    16925    1530    1800       2018