py pandas 获取行数|极客教程

py pandas 获取行数

在数据分析和处理中，有时我们需要知道数据集的行数。在使用Python中的pandas库时，我们可以通过一些方法来获取DataFrame的行数。本文将详细介绍如何使用pandas库来获取DataFrame的行数。

创建DataFrame

首先，让我们创建一个简单的DataFrame作为示例。我们使用pandas库的DataFrame函数来创建一个包含一些数据的DataFrame。

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们会得到以下DataFrame：

   A   B    C
0  1  10  100
1  2  20  200
2  3  30  300
3  4  40  400
4  5  50  500

使用len函数获取DataFrame的行数

我们可以使用Python内置的len函数来获取DataFrame的行数。因为DataFrame是由多个Series组成的，所以len函数会返回DataFrame中Series数量（即DataFrame的行数）。

rows = len(df)
print("DataFrame的行数为：", rows)

运行以上代码，我们会得到以下输出：

DataFrame的行数为： 5

使用shape属性获取DataFrame的行数

另一种获取DataFrame行数的方法是使用DataFrame的shape属性。shape属性返回一个元组，其中包含DataFrame的行数和列数。

rows = df.shape[0]
print("DataFrame的行数为：", rows)

运行以上代码，我们会得到以下输出：

DataFrame的行数为： 5

使用index属性获取DataFrame的行数

我们还可以使用DataFrame的index属性来获取DataFrame的行数。index属性返回索引对象，我们可以通过获取其长度来得到DataFrame的行数。

rows = len(df.index)
print("DataFrame的行数为：", rows)

运行以上代码，我们会得到以下输出：

DataFrame的行数为： 5

总结

本文介绍了如何使用pandas库来获取DataFrame的行数。我们可以使用len函数、shape属性或index属性来获得DataFrame的行数。这些方法都很简单且高效，在数据分析和处理中经常会被用到。

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