Python数组行数及元素个数查询指南

pythonnumpy如何查询数组是否包含一定的数字和

import?numpy?as?np?a?=?np.ones((4,5))print(a)print(np.sum(a==1))

假设一个数组

如果是这样，您可以先尝试a==数字并将其转换为包含True或False的数字。
数字。

如果等于树则为True，否则为False。

True可以视为1，False可以视为0。

您可以使用np来获得等于数字的总和。

一维数组情况：

二维数组情况：

3参数情况：

2个参数状态：

1个参数状态：

1维状态：

2维状态：

1维度状态：

二维状态：

一维状态：

二维状态：第三个参数指定维度。

仅显示行数或列数。

用逗号分隔两个索引。

某些行

某些列

append()函数您可以看到将元素添加到二维数组并转换结果。
转换为一维数组。

如何维护二维数组？您可以为每行或列设置附加轴参数。

可以看到，首先将二维数组转换为一维数组，然后在索引1处添加元素。
。

您还可以删除行和列。

缺失值补全：

使用相同的axis参数，可以指定拼接是按行还是按列。

2.hstack()函数：通过水平堆叠的方式连接数组。

3.vstack()函数：通过垂直堆叠的方式连接数组。

第二个参数也可以是指定分割位置的数组。

hsplit()函数：水平分割成。
数组

vsplit()函数：垂直分割为多个数组

数组之间的运算

数组与值之间的运算

数组之间的算术

可以指定是逐行还是逐列对整个数组求和。

axis=0：对每列的元素求和。

axis=1：对每行的元素求和。
元素之和

axis=0：计算每列的平均值

axis=1：计算每行的平均值

axis=0：计算每列的平均值最大值

axis=1：查找每行的最大值。

Pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。

Series创建一维数组对象并自动生成行标签。

自动生成路线和行标签。

数据也可以以字典格式生成。

使用字典创建数据。
也可以指定。

例如，从下表中读取数据。

四月是第四个表。
由于索引开始，sheet_name参数必须指定为3。
从0.

可以看到read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象，并自动将第一行数据视为列标签。

您会注意到，如果未指定标头参数，则此参数默认为0。

如果header=1，结果将是：

如果header=None，则结果为：

如果index_col=0，则第0列是列标签。

如果index_col=0

usecols=[2]：指定第二列

指定多列

数据如下:

[外部链接图片传输失败。
源站可能有防盗链机制，所以建议保存并直接上传图片(img-j1SHxY8y-163)7655972909)(C:Users14051AppDataRoamingTyporaypora-user-imagesimage-20211114192949607.png)]

n行=3

head()函数的参数为​​空，前5行为默认值

如果指定head(3)则

numpy模块也是一个形状

显示特定列的库类型

特定列数据类型转换

先检查所有数据

与单行相比结果显示不同

iloc()选择：

或者指定一个间隔

选择数据、标签或索引选择

或

或写入间隔

标签选择

或索引选择

先写入数据，请检查

或者使用字典将其更改为1:1

[外部链接图像传输失败。
源站有防触达机制，建议直接保存上传图片(img-a6QKIoie-1637655972912)(C:Users14051AppDataRoamingTyporaypora-user-images)image-20211123110431201.png)]

isin()该函数检查该值是否存在于表中。

检查特定列是否有值。

可以看到上面的代码没有被替换。
如何替换？

在末尾插入列

指定插入的列

Axis参数删除行可以指定是否删除列

指定标签删除

指定索引删除

方法三

指定行标签删除

指定索引删除

方法三：

先检查所有数据

info()函数检查数据类型以及是否存在。
缺失值

isnull()函数检查是否存在缺失值

在numpy模块中使用isnan()函数

删除有缺失值的行

为不同列中的缺失值设置不同的填充值

默认保留第一个值。
对于具有重复值的行，删除具有其他重复值的行。

保留包含第一个重复值的行。
Row

将具有重复值的行保留在末尾。

删除所有重复项。

降序如下。

如果在参数中指定first，则表示如果数据中有重复值，则第一次出现的数据排名靠前。

如果产品是肩上获取包数据所在行

获取数量为60的行数据。

检索产品为单肩包且数量为60的行数据。

获取下一行数据。
单肩包或产品数量为60行数据

stack()函数将行数据转换为树结构

如何指定参数外连接

on参数指定要合并的列。

concat()函数使用全连接，缺失值设置为缺失。

重置行标签

效果与concat()相同

在末尾添加行元素

列求给定a的总和列

查找给定列的平均值

查找给定列的最大值

单个获取列

corr()函数检索相关系数

检索指定列与其他列之间的相关系数

[外部链接说明]我传输失败。
酱该网站可能设有反浸出机制。
我们建议保存图像并直接上传（img-46g9qgQw-1637655972913）（C：Users14051AppDataRoamingTyporaypora-user-ima）。
gesimage-20211123135643804.png)]

groupby()函数返回一个DataFrameBy对象，其中包含分组数据，但无法直观显示。

获取指定列分组后的汇总

获取多列的汇总

获取多列的汇总

ta=pd.read_excel('相关性分析.

获取指定列与其他列的相关系数

[正在传输外部链接图片...(img-46g9qgQw-1637655972913)]

groupby()函数返回一个包含分组数据的DataFrameBy对象，但无法直观地显示。

获取指定列分组后的汇总

获取多列的汇总

获取多列的汇总

只需计算元组第一个元素的长度：

A?=?((1,?1,?1),?(1,?1,?1),(1,?1,?1),(0,?0,?0))

print?len(A)#?4

print?len(A[0])?#?3

结论：这些是首席CTO关于如何在Python中检查数组中的行数以及如何检查数组中的元素数的笔记。
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Python如何取到数组里的数组数据？

要查找层次关系，可以直接使用key值创建，遍历数组然后获取字段key