[Python] df 차원 확인 :: df.ndim & df.shape

Reference

Pandas In Action

1. DataFrame 차원 확인 :: df.ndim & df.shape

import pandas as pd

nba = pd.read_csv(
    './Data/nba.csv',
    parse_dates = ['Birthday']  # 'Birthday'의 데이터 유형을 날짜/시간(datetime)으로 강제 변환
)
nba

	Name	Team	Position	Birthday	Salary
0	Shake Milton	Philadelphia 76ers	SG	1996-09-26	1445697
1	Christian Wood	Detroit Pistons	PF	1995-09-27	1645357
2	PJ Washington	Charlotte Hornets	PF	1998-08-23	3831840
3	Derrick Rose	Detroit Pistons	PG	1988-10-04	7317074
4	Marial Shayok	Philadelphia 76ers	G	1995-07-26	79568
…	…	…	…	…	…
445	Austin Rivers	Houston Rockets	PG	1992-08-01	2174310
446	Harry Giles	Sacramento Kings	PF	1998-04-22	2578800
447	Robin Lopez	Milwaukee Bucks	C	1988-04-01	4767000
448	Collin Sexton	Cleveland Cavaliers	PG	1999-01-04	4764960
449	Ricky Rubio	Phoenix Suns	PG	1990-10-21	16200000

450 rows × 5 columns

1-1. df 차원을 Int형태로 :: df.ndim

df.ndim

• 축/배열 차원의 수를 int로 반환

nba.ndim  # nba의 차원의 수

2

1-2. df 차원을 Tuple 형태로 :: df.shape

df.shape

• DataFrame의 차원을 나타내는 튜플을 반환

nba.shape # nba의 차원 형태

(450, 5)