简介：本文的首席执行官注释将介绍Python Computing DF的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
获取以下方法获取以下方法的数量
lines = file.readlines（）
打印Len（线）
如果您仅遍历文件，则可以使用以下方法：
f = open（'file'，'r'）
对于打开（'file'）中的行：
线= f.Readline（）
在第3章中，当涉及矩阵矩阵和向量向量时，矩阵和向量只能包含某种数据类型，在实际应用中，这种情况相对较少。
当我们进行数据调查时，调查报告通常不太可能仅包含数值类型数据或字符数据，但包含各种数据类型（进行分析时需要编码目录数据。中间）。因此，我们需要一个新的容器类型-DATA框架。
有些人将数据框转换为数据框架。这种翻译是不准确的，尤其是“框架”的定义与数据框架的含义之间的差异。也有将其完全含义的人转化为数据框架。我觉得有些蛇足够了，并且使不难理解的事物变得复杂。
本章主要是关于：
实际上，这很简单。可以在一个示例中解释：中学期间教师统计的最终成绩单是DF。通常，Excel表包含以下内容：
在实际操作中，我们通常读取Excel表单或CSV文件，并将此文件分配给变量（DF或DATA）。可以通过可变名称执行文件的操作。应注意，DF的每一行代表不同的观察对象，每列代表属性或变量。在转录本中，每个学生都是一个观察到的个体，各种主题的等级代表不同的属性，这些属性用于描述观察对象的特征。
在下面，我将使用R语言数据集MTCARS（汽车趋势汽车道路测试）进行演示。
首先打开rstudio，将数据集加载到数据集（）函数：
通过前五行数据，我们可以看到每行代表不同的汽车模型，列代表了每个汽车模型的不同特征，例如位移，马力，气缸号等。
在获得数据集后，我们需要了解其结构，例如每列中的列，列和数据类型的总数几行。在看DF的结构时，需要str（）函数。
输出结果表明MTCAR的总共有32行（观测）和11列（变量）。
在$符号之后，有11个名称，总共11个，MTCAR中的所有数据类型都是数值的。
构建的数据集已较早使用，然后您可以使用data.frame（）自己创建一个。填充括号中的不同矢量。这些向量必须包含相同数量的元素。
*创建DF时请注意R和Python的不同语法
以太阳系中的八个主要行星为例，我们建立了一个DF，包括行星的名称，类型（岩石行星或巨型巨星），地球直径的比率，地球的旋转周期以及是否有星形戒指（不仅土星，有土星，不仅有土星。
查看我们创建的DF，不难发现每个向量是DF中的每个列（在Python中也有相似的用法，也就是说，通过字典词典创建DF，请参见Python教程。）
与矩阵和矢量类似，我们可以选择DF的特定行和 /或列。使用介质支架以填充要在逗号左侧选择的行，并在右侧填充列。使用先前矩阵的元素重复使用，此处省略了。
这是另一种方法，仅选择一个具有一个列名称的特定列：
DF $颜色
输出的结果是一个可以使用class（）函数来验证向量元素的类型的向量。
此外，如果我们想用星形戒指选择行星，我们可以使用以下操作：
可以看出，我们在“环形”列中筛选了所有真实行。
那么，您可以没有星形戒指的筛选行星吗？
该方法非常简单，只需在括号中添加一个即可！
*注意：由逻辑值组成的列通常用于筛选满足某些条件的行。如果没有逻辑值组成的列，我们可以通过逻辑运算符自己建立筛选标准。
现在，我们尝试找出地球是否有星形戒指。
与这两个结果相比，您可以发现太阳系中的岩石态行星没有星形戒指，并且巨型巨星具有星形戒指。行星的类型。当然，这只是一个假设。为了验证该假设甚至可以观察是否可以在银河系中建立宇宙，我们需要更多数据来测试假设。内容的这一部分需要更加统计，将在后面提及。
上一步是为我们的数据集创建一个子集，以滤除一些不需要的数据。
使用第二个ARG，我们可以根据“某些条件”进行选择。这里的条件涵盖了广泛的范围，并且不再限于逻辑值。
*注意：“单一等于数字”此处是指分配，'二等数字”表示逻辑判断
现在尝试使用数值数据作为筛选条件，选择直径比地球更大直径的行星：
使用order（）函数进行排序：
*注意：默认情况下的减少是假的，也就是说，如果未填充此arg，则将按顺序排列order（）函数
这不是很简单吗？
假设此DF是5行和3列
形状[0]参考
DF中的索引编号为0，因此第五行的数字为4
因此，您删除了4的索引，即删除最后一行。
在[36]中：列表（df ['state']）。索引（'Ohio'）out [36]：0in [37]：list（df ['state']）。]：1
结论：以上是首席CTO注释汇编的Python计算DF的全部内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关多少行Python的更多信息，可以计算出有多少线DF拥有DF，却不忘记在此站点上找到它。