pandas 的 size 和 size() 对象中元素的总数

pandas 的 size 属性（方法）用于返回对象中元素的总数。它适用于 Series、DataFrame 和 GroupBy 对象，并且不接受参数。

语法

Series.size
DataFrame.size
GroupBy.size

支持的对象

• pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.size
• pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.size
• pandas.core.resample.Resampler.size
• pandas.DataFrame.size
• pandas.Index.size
• pandas.Series.size

返回值

size 属性返回一个整数，表示对象中元素的总数。对于 Series 和 DataFrame，它返回对象中元素的个数。对于 GroupBy 对象，它是一个方法，结果取决于具体的操作。

使用场景

size 属性用于快速获取对象中元素的总数，有助于了解数据的规模。常用于数据探索和验证操作的结果。

示例

示例 1：Series 的 size

import pandas as pd

# 构造 Series 数据
data_series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print("数据内容：\n", data_series)

# 使用 size 属性
size_series = data_series.size
print("Series 的元素总数：", size_series)

输出结果：

数据内容：
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64
Series 的元素总数： 5

示例 2：DataFrame 的 size

import pandas as pd

# 构造 DataFrame 数据
data_frame = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})
print("数据内容：\n", data_frame)

# 使用 size 属性
size_frame = data_frame.size
print("DataFrame 的元素总数：", size_frame)

输出结果：

数据内容：
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
DataFrame 的元素总数： 9

示例 3：GroupBy 对象的 size

import pandas as pd

# 构造 DataFrame 数据
data_frame = pd.DataFrame({
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'Values': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})
print("数据内容：\n", data_frame)

# 进行分组
grouped = data_frame.groupby('Category')

# 使用 size 属性
size_grouped = grouped.size()
print("GroupBy 对象的元素总数：\n", size_grouped)

输出结果：

数据内容：
  Category  Values
0        A       1
1        A       2
2        B       3
3        B       4
4        C       5
5        C       6
GroupBy 对象的元素总数：
Category
A    2
B    2
C    2
dtype: int64

深入示例：用于数据探索和验证

在数据分析过程中，了解数据的规模是非常重要的。通过 size 属性，可以快速确认对象中的元素总数。例如，在数据清洗过程中，你可能会将某些操作应用到 DataFrame 上，并希望确保结果的元素总数符合预期。

import pandas as pd

# 构造原始 DataFrame 数据
original_data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})
print("原始数据内容：\n", original_data)

# 验证原始数据的元素总数
size_original = original_data.size
print("原始 DataFrame 的元素总数：", size_original)

# 进行一些操作，例如选取部分列
modified_data = original_data[['A', 'B']]
print("修改后的数据内容：\n", modified_data)

# 验证修改后的数据元素总数
size_modified = modified_data.size
print("修改后 DataFrame 的元素总数：", size_modified)

输出结果：

原始数据内容：
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
原始 DataFrame 的元素总数： 9
修改后的数据内容：
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
修改后 DataFrame 的元素总数： 6

通过上述示例，可以看到 size 属性在数据分析和处理中的具体应用，帮助我们验证操作的正确性。

参考

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.size.html
• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.size.html

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