pandas行数

pandas行数

在数据分析中，pandas是一个非常强大和流行的Python库，用于数据操作和分析。pandas提供了许多功能，其中包括对数据集中的行数进行计算。本文将详细介绍如何使用pandas来获取数据集中的行数。

导入pandas库

在使用pandas之前，我们首先需要导入pandas库。通常我们会使用如下代码导入pandas：

import pandas as pd

创建一个示例数据集

为了演示如何获取数据集中的行数，我们首先创建一个示例数据集。我们可以使用pandas的DataFrame来创建一个数据集。以下是一个示例数据集：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]}

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

运行以上代码，我们可以看到输出如下：

      Name  Age  Salary
0    Alice   25   50000
1      Bob   30   60000
2  Charlie   35   70000
3    David   40   80000
4      Eve   45   90000

这就是我们创建的示例数据集，它包含了5行数据。

获取数据集的行数

要获取数据集的行数，我们可以使用DataFrame的shape属性。shape属性返回一个元组，包含数据集的行数和列数。我们可以通过取元组的第一个元素来获取数据集的行数。以下是获取数据集行数的代码示例：

num_rows = df.shape[0]
print("Number of rows in the dataset: ", num_rows)

运行以上代码，我们可以看到输出如下：

Number of rows in the dataset: 5

因此，我们成功获取了数据集的行数，该数据集共有5行数据。

总结

在本文中，我们学习了如何使用pandas来获取数据集中的行数。首先我们导入了pandas库，然后创建了一个示例数据集，并展示了如何获取该数据集的行数。通过使用DataFrame的shape属性，我们成功获取了数据集的行数。