'range(y.shape[1])' 在“for i in range(dataset2.shape[1]):”中是什么意思？答案

【问题标题】：What does 'range(y.shape[1])' mean in "for i in range(dataset2.shape[1]):"?'range(y.shape[1])' 在“for i in range(dataset2.shape[1]):”中是什么意思？
【发布时间】：2021-05-03 02:00:05
【问题描述】：

我试图找出上面提到的这段代码在外行意义上是如何工作的？对于上下文，此代码包含 Numpy、Seaborn、Pandas 和 matplotlib。

下面是这行代码：

dataset2 = dataset.drop(columns = ['entry_id', 'pay_schedule', 'e_signed'])

fig = plt.figure(figsize=(15, 12))
plt.suptitle('Histograms of Numerical Columns', fontsize=20)

**for i in range(dataset2.shape[1]):**

    plt.subplot(6, 3, i + 1)

    f = plt.gca()

    f.set_title(dataset2.columns.values[i])

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy loops for-loop

【解决方案1】：

pd.shape 将为您提供数据帧中存在的rows 和columns 的数量。

其中，df.shape[0] 将为您提供数据帧中的total rows。

并且，df.shape[1] 会为您提供数据帧中存在的columns 的数量。

示例：

df = pd.DataFrame({'Date':['10/2/2011', '11/2/2011', '12/2/2011'], 
                    'Phrases':['I have a cool family', 'I like avocados', 'I would like to go to school']})


df
Out[26]: 
        Date                       Phrases
0  10/2/2011          I have a cool family
1  11/2/2011               I like avocados
2  12/2/2011  I would like to go to school

df.shape
Out[27]: (3, 2)

df.shape[0]   #number of rows
Out[28]: 3

df.shape[1]   #number of columns
Out[29]: 2

【讨论】：

【解决方案2】：

.shape 返回一个元组（行数，列数）。因此 dataset.shape[1] 是列数。 i in range(dataset.shape[1]) 简单地从 0 迭代到列数。

【讨论】：