不理解df.shape和df.value_counts().sum()之间的区别。 _编程开发

不理解df.shape和df.value_counts().sum()之间的区别。

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2024-12-26 09:01:47

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df.shape是使用 Pandas 库时用来获取 DataFrame 的维度的元组。它返回一个包含行数和列数的元组，可调用该元组来获得 DataFrame 的形状。

df.value_counts().sum()是针对 Pandas DataFrame 中列中数据频次统计的总数。它返回一个整数值，表示列中所有数据点的数量和。

例如，如果我们有一个包含以下内容的 DataFrame：

import pandas as pd

data = {'Animal': ['Dog', 'Dog', 'Cat', 'Cat', 'Dog', 'Bird'],
        'Age': [2, 5, 3, 1, 3, 2],
        'Weight': [10, 20, 7, 4, 8, 3]}

df = pd.DataFrame(data)

如果我们运行df.shape，我们将得到输出‘(6, 3)’，这意味着这个 DataFrame 包含6行和3列。

如果我们运行df['Animal'].value_counts().sum()，我们将得到输出‘6’，这是框架中所有动物的数量和（狗，猫和鸟总共6只）。

因此，df.shape返回DataFrame的行列数，而df.value_counts().sum()返回DataFrame某一列值的总数。需要理解这两个属性在数据分析中的不同，从而使用它们来处理数据。

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