Encontrar el tamaño de un marco de datos en Python

Los DataFrames son un tipo de datos muy utilizado en los scripts de Python. Comprender el tamaño de un DataFrame en Python es crucial para muchos propósitos, como determinar cuánta asignación de memoria será necesaria al utilizar el DataFrame y asegurarte de que tu script no intenta llamar a un elemento fuera de los límites del DataFrame. Afortunadamente, hay varias formas de averiguar el tamaño de un DataFrame en Python, lo que permite a un programador de Python utilizar diferentes métodos para adaptarse a diferentes estilos de codificación y situaciones.

Vamos a ver cómo averiguar el tamaño de un DataFrame en Python.

Comprender los DataFrames de Python

Los DataFrames son una forma de organizar la información en Python muy común en la ciencia de datos. Hay unos cuantos componentes clave que hacen que los DataFrames sean excepcionalmente útiles en los proyectos de datos.

En primer lugar, la información de los DataFrames está organizada como una tabla, que es fácil de leer y comprender. En segundo lugar, la información es mutable, lo que significa que los elementos del DataFrame pueden modificarse después de su creación. Puedes añadir fácilmente nuevos elementos o actualizar o eliminar elementos existentes dentro de un Marco de datos.

Los DataFrames también son útiles por su ordenación. Los elementos se mantienen en el Marco de datos en el mismo orden en que se añaden, a menos que se modifiquen explícitamente, por ejemplo, ordenándolos.

Por último, los DataFrames contienen un índice, a partir de 0, que te permite seleccionar un elemento individual en función de su posición dentro del DataFrame.

Puedes aprender más sobre los DataFrames en el curso de manipulación de datos con pandas de DataCamp o en este tutorial sobre pandas en Python.

Python Tamaño del marco de datos: Uso general de df.shape en Pandas

Python pandas es una biblioteca que permite a los analistas trabajar fácilmente con DataFrames. Esta biblioteca tiene un método de forma directa que se utiliza para encontrar el tamaño de un DataFrame.

import pandas as pd

# Creating a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Age': [25, 30, 22],
                   'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']})

# Using shape to get the size
rows, columns = df.shape
print(f"Number of rows: {rows}, Number of columns: {columns}")

Output: Number of rows: 3, Number of columns: 3

El método df.shape proporciona información sobre el número de filas y columnas de un DataFrame de forma rápida y sencilla.

Clave: df.shape es tu función de referencia para averiguar el tamaño de un Marco de Datos.

Utilizar len() sólo para el número de fila

La función incorporada len(), uno de los métodos más sencillos y utilizados para averiguar la longitud de una lista, también puede utilizarse para averiguar el número de filas de un DataFrame. Este método es conciso y eficaz. Sin embargo, proporciona una información limitada en comparación con la función df.shape.

import pandas as pd

# Creating a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Age': [25, 30, 22],
                   'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']})

# Using len to get the number of rows
num_rows = len(df)
print(f"Number of rows: {num_rows}")

Output: Number of rows: 3

Cuando se trata de comprobar la longitud de una lista en Python, len() se utiliza muy poco en comparación con df.shape. Sin embargo, puede ser una forma rápida de examinar el número de filas de un DataFrame sin la biblioteca pandas.

Conclusión clave: len() es una función integrada que se puede utilizar como alternativa a pandas.

df.info() para obtener información más detallada

Para situaciones en las que se requiere una medida más detallada del tamaño, prueba el método df.info() de pandas. Este método te proporciona el número de filas y columnas del Marco de datos, así como información sobre el tipo de datos de cada columna y el número de valores nulos.

import pandas as pd

# Creating a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Age': [25, 30, 22],
                   'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']})

# Using info to get information about the DataFrame
df.info()

Output: 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   Name    3 non-null      object
 1   Age     3 non-null      int64 
 2   City    3 non-null      object

dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 204.0+ bytes

Con este método, el número de filas aparece en RangeIndex. En el ejemplo anterior, muestra que hay tres filas (llamadas entradas aquí) y que el índice empieza en 0 y acaba en 2. El número de columnas aparece debajo. A continuación, se indica el nombre de cada columna, el número de entradas no nulas de cada columna y su tipo de datos.

Idea clave: df.info() puede proporcionar información más detallada sobre un DataFrame.

Prácticas recomendadas y consejos de Python sobre el tamaño del marco de datos

Al averiguar el tamaño de un DataFrame en Python, hay que tener en cuenta algunas buenas prácticas.

1. Elige el método que mejor se adapte a tu DataFrame. Recuerda que df.shape da rápidamente el número de filas y columnas, mientras que df.info da información extra que puedes necesitar o no para tu propósito.
2. Asegúrate de haber instalado e importado las bibliotecas que necesites. La biblioteca pandas es un elemento básico cuando se trabaja con DataFrames.
3. Documenta bien tu trabajo. Asegúrate de utilizar comentarios descriptivos para que los futuros codificadores puedan descifrar lo que hiciste y por qué.

Conclusión

Hay varias formas de averiguar el tamaño de un DataFrame en Python, según tus preferencias y requisitos de código. Tanto si necesitas simplicidad como información detallada, hay un enfoque que se adapta a tus necesidades específicas.

Ten siempre en cuenta la naturaleza de tus datos y la información que pretendes obtener a la hora de determinar qué enfoque utilizar. Para aprender más formas de utilizar los DataFrames de Python, consulta el curso Introducción a Python de DataCamp o el curso Python Intermedio para Finanzas. O prueba la carrera de científico de datos en Python de DataCamp.

También puedes echar un vistazo a polars, un nuevo competidor de pandas para el análisis de alto rendimiento de DataFrame. Puedes leer más sobre la diferencia entre pandas y polares o descubrir una introducción al uso de los polares.