本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关数据集中有多少个列python以及数据集中有多少个列 python的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
本文目录一览：
1、Python中的计数问题2、python基础数据结构：序列、映射、集合3、python panda 统计一列有多少数据4、python的数据类型有哪些？5、python 一列数据中有几个数Python中的计数问题
with open('datafile') as f:
lines = f.readlines()
lines=[str(len(l.split())-l.split().count('NaN'))+'\t'+l for l in lines]
with open('newfile','w') as f1:
f1.writelines(lines)
linux下可以用：
awk '{k=0;for(i=0;i=NF;i++) if($i=="NaN")k++; print NF-k, $0}' datafile newfile
python基础数据结构：序列、映射、集合
参考资料：
Python中常见的数据结构可以统称为容器（container）。序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器。
一、序列（列表、元组和字符串）
序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。其中列表和元组是最常见的类型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。下面重点介绍下列表、元组和字符串。
1、列表
列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。
（1）、创建
通过下面的方式即可创建一个列表：
输出：
['hello', 'world']
[1, 2, 3]
可以看到，这中创建方式非常类似于javascript中的数组。
（2）、list函数
通过list函数（其实list是一种类型而不是函数）对字符串创建列表非常有效：
输出：
['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
2、元组
元组与列表一样，也是一种序列，唯一不同的是元组不能被修改（字符串其实也有这种特点）。
（1） 、创建
输出：
(1, 2, 3) ('jeffreyzhao', 'cnblogs') (1, 2, 3, 4) () (1,)
从上面我们可以分析得出：
a、逗号分隔一些值，元组自动创建完成；
b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的；
c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示；
d、只含一个值的元组，必须加个逗号（,）；
（2）、tuple函数
tuple函数和序列的list函数几乎一样：以一个序列（注意是序列）作为参数并把它转换为元组。如果参数就算元组，那么该参数就会原样返回：
输出：
(1, 2, 3)
('j', 'e', 'f', 'f')
(1, 2, 3)
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 7, in
t4=tuple(123)
TypeError: 'int' object is not iterable
3、字符串
（1）创建
输出：
Hello world
H
H
e
l
l
o
w
o
r
l
d
（2）、格式化
format（）：
print(‘{0} was {1} years old when he wrote this book’. format(name,age) )
print(‘{} was {} years old when he wrote this book’. format(name,age) )
print(‘{name} was {age} years old when he wrote this book’. format(name=’Lily’,age=’22’) )
#对于浮点数“0.333”保留小数点后三位
print(‘{0 : .3f}’.format(1.0/3) )
结果：0.333
#使用下划线填充文本，并保持文字处于中间位置
#使用^定义‘_____hello_____’字符串长度为11
print(‘{0 : ^_11}’.format(‘hello’) )
结果：_____hello_____
% :
格式化操作符的右操作数可以是任何东西，如果是元组或者映射类型（如字典），那么字符串格式化将会有所不同。
输出：
Hello,world
Hello,World
注意：如果需要转换的元组作为转换表达式的一部分存在，那么必须将它用圆括号括起来：
输出：
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 2, in
str1='%s,%s' % 'Hello','world'
TypeError: not enough arguments for format string
如果需要输出%这个特殊字符，毫无疑问，我们会想到转义，但是Python中正确的处理方式如下：
输出：100%
对数字进行格式化处理，通常需要控制输出的宽度和精度：
输出：
3.14
3.141593
3.14
字符串格式化还包含很多其他丰富的转换类型，可参考官方文档。
4、通用序列操作（方法）
从列表、元组以及字符串可以“抽象”出序列的一些公共通用方法（不是你想像中的CRUD），这些操作包括：索引（indexing）、分片（sliceing）、加（adding）、乘（multiplying）以及检查某个元素是否属于序列的成员。除此之外，还有计算序列长度、最大最小元素等内置函数。
（1）索引
输出
H
2
345
索引从0（从左向右）开始，所有序列可通过这种方式进行索引。神奇的是，索引可以从最后一个位置（从右向左）开始，编号是-1：
输出：
o
3
123
（2）分片
分片操作用来访问一定范围内的元素。分片通过冒号相隔的两个索引来实现：
输出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4]
[6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[7, 8]
[7, 8, 9]
不同的步长，有不同的输出：
输出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 2, 4, 6, 8]
[0, 3, 6, 9]
[]
（3）序列相加
输出：
Hello world
[1, 2, 3, 2, 3, 4]
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 7, in
print str1+num1
TypeError: cannot concatenate 'str' and 'list' objects
（4）乘法
输出：
[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]
HelloHello
[1, 2, 1, 2]
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 5, in
print str1*num1
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'list'
（5）成员资格
in运算符会用来检查一个对象是否为某个序列（或者其他类型）的成员（即元素）：
输出：
False
True
True
（6）长度、最大最小值
通过内建函数len、max和min可以返回序列中所包含元素的数量、最大和最小元素。
输出：
5
o
H
5
123
1
二、映射（字典）
映射中的每个元素都有一个名字，如你所知，这个名字专业的名称叫键。字典（也叫散列表）是Python中唯一内建的映射类型。
1、键类型
字典的键可以是数字、字符串或者是元组，键必须唯一。在Python中，数字、字符串和元组都被设计成不可变类型，而常见的列表以及集合（set）都是可变的，所以列表和集合不能作为字典的键。键可以为任何不可变类型，这正是Python中的字典最强大的地方。
输出：
{1: 1}
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 6, in
d[list1]="Hello world."
TypeError: unhashable type: 'list'
2、自动添加
即使键在字典中并不存在，也可以为它分配一个值，这样字典就会建立新的项。
3、成员资格
表达式item in d（d为字典）查找的是键（containskey），而不是值（containsvalue）。
三、集合
集合（Set）在Python 2.3引入，通常使用较新版Python可直接创建，如下所示：
strs=set(['jeff','wong','cnblogs'])
nums=set(range(10))
看上去，集合就是由序列（或者其他可迭代的对象）构建的。集合的几个重要特点和方法如下：
1、副本是被忽略的
集合主要用于检查成员资格，因此副本是被忽略的，如下示例所示,输出的集合内容是一样的。
输出如下：
set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
2、集合元素的顺序是随意的
这一点和字典非常像，可以简单理解集合为没有value的字典。
输出如下：
set(['wong', 'cnblogs', 'jeff'])
3、集合常用方法
a、并集union
输出：
set([1, 2, 3])
set([2, 3, 4])
set([1, 2, 3, 4])
union操作返回两个集合的并集，不改变原有集合。使用按位与（OR）运算符“|”可以得到一样的结果：
输出和上面union操作一模一样的结果。
其他常见操作包括（交集）,=,=,-,copy()等等，这里不再列举。
输出如下：
set([1, 2, 3])
set([2, 3, 4])
set([2, 3])
True
set([1, 2, 3])
False
b、add和remove
和序列添加和移除的方法非常类似，可参考官方文档：
输出：
set([1])
set([1, 2])
set([1])
set([1])
False
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 9, in
set1.remove(29) #移除不存在的项
KeyError: 29
4、frozenset
集合是可变的，所以不能用做字典的键。集合本身只能包含不可变值，所以也就不能包含其他集合：
输出如下：
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 3, in
set1.add(set2)
TypeError: unhashable type: 'set'
可以使用frozenset类型用于代表不可变（可散列）的集合：
输出：
set([1, frozenset([2])])
python panda 统计一列有多少数据
创建数据
通过Python的zip构造出一元组组成的列表作为DataFrame的输入数据rec。
In [3]: import pandas as pd
In [4]: import random
In [5]: num = random.sample(xrange(10000, 1000000), 5)
In [6]: num
Out[6]: [244937, 132008, 278446, 613409, 799201]
In [8]: names = "hello the cruel world en".split()
In [9]: names
Out[9]: ['hello', 'the', 'cruel', 'world', 'en']
In [10]: rec = zip(names, num)
In [15]: data = pd.DataFrame(rec, columns = [u"姓名",u"业绩" ])
In [16]: data
Out[16]:
姓名 业绩
0 hello 244937
1 the 132008
2 cruel 278446
3 world 613409
4 en 799201
DataFrame方法函数的第一个参数是数据源，第二个参数columns是输出数据表的表头，或者说是表格的字段名。
导出数据csv
Windows平台上的编码问题，我们可以先做个简单处理，是ipython-notebook支持utf8.
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf8")
接下来可以数据导出了。
In [31]: data
Out[31]:
姓名 业绩
0 hello 244937
1 the 132008
2 cruel 278446
3 world 613409
4 en 799201
#在ipython-note里后加问号可查帮助，q退出帮助
In [32]: data.to_csv?
In [33]: data.to_csv("c:\\out.csv", index = True, header = [u"雇员", u"销售业绩"])
将data导出到out.csv文件里，index参数是指是否有主索引，header如果不指定则是以data里columns为头，如果指定则是以后边列表里的字符串为表头，但要注意的是header后的字符串列表的个数要和data里的columns字段个数相同。
可到c盘用Notepad++打开out.csv看看。
简单的数据分析
In [43]: data
Out[43]:
姓名 业绩
0 hello 244937
1 the 132008
2 cruel 278446
3 world 613409
4 en 799201
python的数据类型有哪些？
第一种：整数
python可以处理任意大小的整数，当然包含负整数，在python程序中，整数的表示方法和数学上的写法一模一样，比如：1,100，-8080,0,等。
计算机由于使用二进制，所以有时候用十六进制表示整数比较方便，十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，比如：0xff00。
第二种：浮点数
浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学计数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的。浮点数可以用数学写法，比如1.23,3.15,-9.01等。但是对于很大或者很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x10^9就是1.23e9。
整数和浮点数在计算机内部存储的方法是不同的，整数运算永远是精确的，而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。
第三种：字符串
字符串是以“或”括起来的任意文本，比如'abc'，'xyz'等。请注意，“或”本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串'abc'只有a，b，c这3个字符。
第四个：布尔值
布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False，在python中，可以直接用True、False表示布尔值，也可以通过布尔运算计算出来。
布尔值可以用and、or或not运算。
and运算是与运算，只有所有都为True，and运算结果才是True。
or运算是或运算，只要其中有一个为True，or运算结果就是True。
not运算是非运算，它是一个单目运算符，把True变成False，False变成True。
第五个：空值
空值是python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。
此外，python还提供了列表、字典等多种数据类型，还允许创建自定义数据类型。
python 一列数据中有几个数
如果是list，有max(list) 也可以自己写排序算法，比如冒泡排序 a=[3,4,2,6,3]for i in range(0,len(a)): for j in range(i+1,len(a)): first=int(a[i]) second=int(a[j]) if first
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于数据集中有多少个列python的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于数据集中有多少个列 python、数据集中有多少个列python的相关内容别忘了在本站进行查找喔。