怎么用pd.read_csv获取csv文件的总行数和总列数

要使用 `pd.read_csv` 函数获取 CSV 文件的总行数和总列数，你可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 使用 pd.read_csv 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 获取总行数和总列数
num_rows = df.shape[0]  # 获取总行数
num_columns = df.shape[1]  # 获取总列数

print(f"总行数：{num_rows}")
print(f"总列数：{num_columns}")

你只需要将 `'your_file.csv'` 替换为你的 CSV 文件路径，就能够得到文件的总行数和总列数。

相关问题

解释代码：df_chinaDaily = pd.read_csv("ChinaDaily.csv") df_reginData = pd.read_csv("Chinese_regin.csv") df_multi = pd.read_csv("multiCountry.csv") df_reginData_copy = copy.deepcopy(df_reginData)

这段代码是在使用Python中的pandas库读取三个不同的CSV文件并将它们存储为pandas DataFrame对象。第一个CSV文件是名为"ChinaDaily.csv"的文件，第二个CSV文件是名为"Chinese_regin.csv"的文件，第三个CSV文件是名为"multiCountry.csv"的文件。然后使用pandas库提供的深拷贝函数copy.deepcopy()将第二个CSV文件中的数据复制到一个新的DataFrame对象中，即df_reginData_copy。

pd=pd.read_csv('PCA_labels.csv') pd pd=pd.read_csv('PCA_validation.csv') pd有什么问题

这段代码有一些问题:

1. 缺少变量名和等号。

应该将代码写成如下形式：

pd = pd.read_csv('PCA_labels.csv')
pd
pd = pd.read_csv('PCA_validation.csv')
pd

2. 第二个 `pd` 变量会覆盖第一个 `pd` 变量，导致第一个数据集被删除。所以，需要给第二个 `pd` 变量取一个不同的名称。

可以将代码改为：

labels = pd.read_csv('PCA_labels.csv')
labels
validation = pd.read_csv('PCA_validation.csv')
validation

这样，`labels` 变量将存储来自 'PCA_labels.csv' 文件的数据，`validation` 变量将存储来自 'PCA_validation.csv' 文件的数据。