这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。

我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。

计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。如果对你有帮助，记得转发推荐给你的好友！

因为前3题比较简单和雷同，直接放在一起

后台回复"数据"，可以下载本题数据集

数据如下：

题目1

怎么查看前10行数据？

A：df.head(10)

B：df.iloc[:10]

C：df.iloc[:11]

D：df.loc[range(0,10)]

接下来就是答案了！

答案：A、B、D

解析：

A：是 pandas 提供的指定方法，此外还有 df.tail 可以查看倒数n笔记录

B：df.iloc 可以指定位置索引，从而得到记录。由于开始索引从0开始，默认情况下也可以不提供起始值(视为0)，因此 :10 相当于 0:10 ，从0开始取，直到10(不包含10)。

D：df.loc 可以获取指定行索引值得到记录。刚好本题加载数据时没有指定行索引，因此默认的行索引的值与位置索引一致。因此本答案有效。但是这是取巧的做法，如果行索引改变，那么此写法将导致错误结果。因此不推荐使用。

题目2

怎么获取有多少行数据？

A：df.describe()

B：df.shape[0]

C：len(df)

D：df.info()

接下来就是答案了！

答案：B、C、D

B：df 本质上是通过 numpy 数组保存数据，为了与 numpy 尽可能保持用法一致，因此 pandas 为 df 设置了 shape 属性，能获取二维长度，他是一个元组(行,列)

C：len 是一个 python 的函数，可以获取任何集合对象的长度。深入来说，只要对象有一个叫 __len__ 的方法，就能通过 len 函数返回。df 实现了该方法，并且把自身行记录返回。

D：df.info 方法可以获取数据集的整体信息，其中包含行数量。但是此方法的显示信息很多，如果只是查看行数，不推荐使用

题目3

怎么获取有多少列？

A：df.describe()

B：df.shape[1]

C：len(df)

D：df.info()

E：len(df.columns)

接下来就是答案了！

答案：B、D、E

B：df 本质上是通过 numpy 数组保存数据，为了与 numpy 尽可能保持用法一致，因此 pandas 为 df 设置了 shape 属性，能获取二维长度，他是一个元组(行,列)

D：df.info 方法可以获取数据集的整体信息，其中包含行数量。但是此方法的显示信息很多，如果只是查看行数，不推荐使用

E：df.columns 可以获取列索引，其中包含了所有列名的集合，通过 len 函数即可获取其长度