今天首席CTO笔记来给各位分享关于python查看数组有多少行的相关内容，其中也会对python查看数组里面元素个数进行详细介绍，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、Python中数组的基本操作2、python数据分析怎样查有多少行数据3、python numpy如何查询数组是否有某个数的总个数？4、python数据分析模块：numpy、pandas全解5、python 二元数组列数怎么统计？Python中数组的基本操作
先定义一个数组列表：
列表合并也可以用+，但是用+的话，会产生一个新的列表（当然也可以赋值给任何的变量），而extend则只是修改了原来的对象
只读数组，只能查看不能编辑，列表的切片操作同样适于元组。
表达方式：tuple=("元素1","元素2","元素3"),中间同样用，隔开
特殊的元组：tupleZero=（）空元组
tupleOne=("元素1"，) 只有一个元素，后面要跟一个，（注意好的习惯的养成）
作用：1.对于一些不想被修改的元素，可以放在元组里面
2.元组可以在映射（和集合的成员）中当作键使用，而列表不行
3.元组作为内建函数和方法的返回值
enumerate（列表对象，返回标签起始值（默认为零））
上面的例子可以看出，返回的i是一个元组，如果不想要元组的话，可以用两个参数接收：
python数据分析怎样查有多少行数据
from __future__ import print_functionimport timeif __name__ == '__main__':
import sys
start = time.time()
with open(sys.argv[1],'rb') as f:
count = 0
last_data = '\n'
while True:
data = f.read(0x400000)
if not data:
break
count += data.count(b'\n')
last_data = data
if last_data[-1:] != b'\n':
count += 1 # Remove this if a wc-like count is needed
end = time.time()
print(count)
print((end-start) * 1000)
这跟wc -l略有区别，如果要跟wc -l一致的话，可以将带注释的行删掉。
这里没有处理universal newline、忽略空行等逻辑，如果需要这些功能，程序会变得复杂一些。
python numpy如何查询数组是否有某个数的总个数？
import numpy as np a = np.ones((4,5))print(a)print(np.sum(a==1))
假定数组为a
可以先试用a==某个数，转换为一个包含True或者False的数字，
等于该树则为True，不等于则为False
True又可以当作1，False可以当作0
使用np.sum求和可以得到等于该数的总个数
python数据分析模块：numpy、pandas全解
一维数组情况：
二维数组情况：
3参数情况：
2参数情况：
1参数情况：
一维情况：
二维情况：
一维情况：
二维情况：
一维情况：
二维情况：第三个参数指定维度
只查看行数、或者列数
逗号隔开两个索引
某些行
某些列
可以看出append()函数在二维数组中添加元素，结果转为了一维数组。
那怎么保持二维数组呢？可以设置axis参数按行或者按列添加
可以看出先把二维数组降成了一维数组，再在索引为1的位置添加元素。
那么怎么保持在二维添加元素呢？ 同样设置axis参数
也分按行和按列删除
标记缺失值： isnan()函数
补充缺失值：
同样axis参数可以指定拼接按行还是按列
2. hstack()函数：以水平堆叠的方式拼接数组
3. vstack()函数：以垂直堆叠的方式拼接数组
第二个参数还可以是数组，指定拆分的位置
hsplit()函数：横向拆成几个数组
vsplit()函数：纵向拆成几个数组
数组与数组之间的运算
数组与数值的运算
可以指定整个数组求和，还是按行或者按列
axis=0：每一列的元素求和
axis=1：每一行的元素求和
axis=0：每一列求均值
axis=1：每一行求均值
axis=0：每一列求最大值
axis=1：每一行求最大值
pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。
Series是创建一个一维数组对象，会自动生成行标签。
会自动生成行列标签
也可以用字典形式生成数据
在用字典生成数据的基础上，同时指定行标签
例如对下表的数据进行读取
4月是第四个表，我们应把sheet_name参数指定为3；因为索引是从0开始的。
可以看出read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象，同时自动把第一行数据当做列标签。
可以看出不给出header参数时，该参数默认为0。
header=1时结果如下：
header=None时结果如下：
index_col=0时，第0列为列标签
index_col=0时
usecols=[2]：指定第二列
指定多列
数据如下：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j1SHxY8y-1637655972909)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211114192949607.png)]
nrows=3时
head()函数中参数为空默认前5行
指定head(3)时如下
numpy模块也是shape
查看特定列的书库类型
特定列数据类型转换
先查看一下所有数据
与单行相比，结果显示的格式不一样了
iloc()挑选：
或者给出区间
挑选数据要么标签，要么索引挑选
或者
或者写成区间
标签挑选
或者索引挑选
先查看一下数据
或者用字典一对一修改
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a6QKIoie-1637655972912)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123110431201.png)]
isin()函数查看表中是否有该值
查看特定列是否有该值
可以看出上述代码并没有替换，那怎么替换呢？
末尾插入一列
指定插入到哪列
axis参数可以指定删除行还是删除列
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：
先查看所有数据
info()函数查看数据类型，还可以查看是否有缺失值
isnull()函数查看是否有缺失值
在numpy模块中用isnan()函数
删除有缺失值的行
删除整行都为缺失值的行： 需要指定how参数
不同列的缺失值设置不同的填充值
默认保留第一个重复值所在的行，删除其他重复值所在的行
保留第一个重复值所在的行
保留最后一个重复值所在的行
是重复的就删除
降序如下
参数指定first时，表示在数据有重复值时，越先出现的数据排名越靠前
获取产品为单肩包的行数据
获取数量60的行数据
获取产品为单肩包 且 数量60 的行数据
获取产品为单肩包 或 数量60 的行数据
stack()函数转换成树形结构
how参数指定外连接
on参数指定按哪一列合并
concat()函数采用 全连接 的方式，没有的数设置为缺失值
重置行标签
效果与concat()一样
末尾添加行元素
指定列求和
指定列求均值
指定列求最值
获取单列的
corr()函数获取相关系数
获取指定列与其他列的相关系数
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-46g9qgQw-1637655972913)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123135643804.png)]
groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。
分组后获取指定列的汇总情况
获取多列的汇总情况
获取多列的情况
ta = pd.read_excel(‘相关性分析.xlsx’)
print(data)
corr()函数获取相关系数
获取指定列与其他列的相关系数
[外链图片转存中…(img-46g9qgQw-1637655972913)]
groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。
分组后获取指定列的汇总情况
获取多列的汇总情况
获取多列的情况
python 二元数组列数怎么统计？
计算元组的第一个元素的长度即可：
A = ((1, 1, 1), (1, 1, 1),(1, 1, 1),(0, 0, 0))
print len(A) # 4
print len(A[0]) # 3
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python查看数组有多少行和python查看数组里面元素个数的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。