pandas 获取行数|极客教程

pandas 获取行数

引言

在使用 pandas 进行数据处理和分析时，获取 DataFrame 或 Series 对象的行数是一个常见的需求。而 pandas 提供了多种方法来完成这个任务。本文将详细介绍如何使用这些方法来获取行数。

1. 使用 `len()` 函数

len() 函数是 Python 内置的函数，可以用来获取各种对象的长度。对于 DataFrame 来说，可以通过对其使用 len() 函数来获取行数。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
row_count = len(df)
print("行数：", row_count)

输出：

行数： 3

2. 使用 `.shape` 属性

DataFrame 和 Series 都具有一个 .shape 属性，返回一个元组，其中包含两个值，分别表示行数和列数。我们可以通过访问该元组的第一个元素来获取行数。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
row_count = df.shape[0]
print("行数：", row_count)

输出：

行数： 3

3. 使用 `.index` 属性

DataFrame 和 Series 都具有一个 .index 属性，返回一个索引对象。我们可以使用索引对象的 .size 属性来获取行数。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
row_count = df.index.size
print("行数：", row_count)

输出：

行数： 3

4. 使用 `.count()` 方法

DataFrame 和 Series 都具有一个 .count() 方法，用于返回非缺失值的数量。我们可以使用该方法来获取行数。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
row_count = df.count()[0]  # 或者 df.count().values[0]
print("行数：", row_count)

输出：

行数： 3

5. 使用 `.len()` 方法

DataFrame 和 Series 都具有一个 .len() 方法，用于返回对象的长度。我们可以使用该方法来获取行数。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
row_count = df.len()  # 或者 len(df)
print("行数：", row_count)

输出：

行数： 3

6. 总结

在本文中，我们介绍了使用 pandas 获取 DataFrame 或 Series 对象的行数的几种方法。这包括使用 len() 函数、.shape 属性、.index 属性、.count() 方法和.len() 方法。根据不同的需求，选择合适的方法可以更方便地获取行数。

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