如何使用Pandas Python获取数据框中每一列的最大长度

Question

我有一个数据框，其中大多数列都是varchar / object类型。柱的长度变化很大，并且可以在3-1000+范围内。现在，对于每一列，我想测量最大长度。

我知道如何计算col的最大长度。如果是varchar，则：

max(df.char_col.apply(len))

如果其编号（float8或int64），则：

max(df.num_col.map(str).apply(len))

但是我的数据框有数百列，因此我想同时计算所有列的最大长度。问题在于，存在不同的数据类型，我不知道如何一次完成所有操作。

那么问题1：如何获取数据帧中每一列的最大列长

现在，我尝试使用以下代码仅对varchar / object类型的列执行此操作：

xx = df.select_dtypes(include = ['object'])
for col in [xx.columns.values]:
   maxlength = [max(xx.col.apply(len))]

我仅选择对象类型列，并尝试编写for循环。但是它不起作用。在for循环中使用apply（）可能不是一个好主意。

问题2：如何仅获取对象类型列的最大长度

样本数据框：

d1 = {'name': ['john', 'tom', 'bob', 'rock', 'jimy'], 'DoB': ['01/02/2010', '01/02/2012', '11/22/2014', '11/22/2014', '09/25/2016'], 'Address': ['NY', 'NJ', 'PA', 'NY', 'CA'], 'comment1': ['Very good performance', 'N/A', 'Need to work hard', 'No Comment', 'Not satisfactory'], 'comment2': ['good', 'Meets Expectation', 'N', 'N/A', 'Incompetence']}
df1 = pd.DataFrame(data = d1)
df1['month'] = pd.DatetimeIndex(df1['DoB']).month
df1['year'] = pd.DatetimeIndex(df1['DoB']).year

Answer 1

查找数据框中所有列（任何类型）的最大字符数：

for column in df:
    print(column,"->", df[column].astype(str).str.len().max())

工作速度相当快，我在 8000 万行 df 上使用它。

Answer 2

您可以在使用 str 和 len 方法后使用 min max

df["A"].str.len().max()
df["A"].str.len().min()

df["Column Name"].str.len().max()
df["Column Name"].str.len().min()

Answer 3

一种解决方案是使用numpy.vectorize。这可能比pandas基于解决方案的效率更高。

您可以pd.DataFrame.select_dtypes用来选择object列。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['abc', 'de', 'abcd'],
                   'B': ['a', 'abcde', 'abc'],
                   'C': [1, 2.5, 1.5]})

measurer = np.vectorize(len)

所有列的最大长度

res1 = measurer(df.values.astype(str)).max(axis=0)

array([4, 5, 3])

对象列的最大长度

res2 = measurer(df.select_dtypes(include=[object]).values.astype(str)).max(axis=0)

array([4, 5])

或者，如果您需要将输出作为字典：

res1 = dict(zip(df, measurer(df.values.astype(str)).max(axis=0)))

{'A': 4, 'B': 5, 'C': 3}

df_object = df.select_dtypes(include=[object])
res2 = dict(zip(df_object, measurer(df_object.values.astype(str)).max(axis=0)))

{'A': 4, 'B': 5}

Answer 4

仅选择对象类型列

df2 = df1[[x for x in df1 if df1[x].dtype == 'object']]

获取每列的最大长度

max_length_in_each_col = df2.applymap(lambda x: len(x)).max()

Answer 5

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Solution:

dict([(v, df[v].apply(lambda r: len(str(r)) if r!=None else 0).max())for v in df.columns.values])

Explanation:

#convert tuple to dictionary
dict( 
    [
        #create a tuple such that (column name, max length of values in column)
        (v, df[v].apply(lambda r: len(str(r)) if r!=None else 0).max()) 
            for v in df.columns.values #iterates over all column values
    ])

Sample output

{'name': 4, 'DoB': 10, 'Address': 2, 'comment1': 21, 'comment2': 17}