从熊猫中的read_csv获取对象大小

如何解决从熊猫中的read_csv获取对象大小

我阅读了一个csv文件并找到了它的大小

import pandas as pd
data = pd.read_csv("train.csv")
data.size

我得到10692结果 但是我尝试另一种方式

y = data["Survived"]

这次，我的长度只有891。我认为必须是10692。 您想找出区别吗？ 我在这里下载数据

https://www.kaggle.com/c/titanic/data?select=train.csv

解决方法

可以预期的是，由于DataFrame.size的工作方式不同，因此它会计算DataFrame的所有值。

data = pd.DataFrame({
        'A':list('abcdef'),'B':[4,5,4,4],'Survived':[7,8,9,2,3],})

print (data)
   A  B  Survived
0  a  4         7
1  b  5         8
2  c  4         9
3  d  5         4
4  e  5         2
5  f  4         3

#3 columns x 6 rows = 18
print (data.size)
18

y = data["Survived"]
print (y)
0    7
1    8
2    9
3    4
4    2
5    3
Name: Survived,dtype: int64

#nuber of values in Series/column
print (y.size)
6

如果需要行数和列数：

print (data.shape)
(6,3)

或行数：

print (len(data))
6

,

此外，data.info（）是获取有关DataFrame形状信息的另一种方法。要获得有关内存使用情况的确切“大小”，只需添加参数memory_usage =“ deep”。

,

10692是数据集包含的元素总数。

它有891行和12列。

df = pd.read_csv("train.csv")
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries,0 to 890
Data columns (total 12 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
---  ------       --------------  -----  
 0   PassengerId  891 non-null    int64  
 1   Survived     891 non-null    int64  
 2   Pclass       891 non-null    int64
   .....