pandas 行数
时间: 2023-06-29 14:12:36 浏览: 56
要获取 pandas DataFrame 的行数,可以使用 `shape` 属性中的第一个元素,即:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
num_rows = df.shape[0]
print(num_rows)
```
这将打印 DataFrame 的行数。
相关问题
pandas行数怎么表示
要表示pandas DataFrame的行数,可以使用`.shape`属性或`len()`函数。以下是两种示例代码:
使用`.shape`属性:
```python
num_rows = df.shape[0]
```
这里,`.shape`返回一个元组,包含DataFrame的行数和列数。通过索引`[0]`可以获取行数。
使用`len()`函数:
```python
num_rows = len(df)
```
这里,`len(df)`返回DataFrame的行数。
这样,`num_rows`变量将包含DataFrame的行数。
请注意,在pandas中,行数从0开始计数。
两种方法中,使用`.shape`属性更直观,并且可以同时获取行数和列数。而使用`len()`函数则更简洁,但只能获取行数。根据你的需求选择适合的方法即可。
给我一个计算pandas行数的代码
要计算 Pandas DataFrame 中的行数,你可以使用 DataFrame 的 shape 属性,它返回一个元组,其中包含 DataFrame 的行数和列数。
例如,如果我们有一个 DataFrame df,我们可以这样计算行数:
```python
rows = df.shape[0]
print(rows)
```
这将返回 DataFrame 的行数。
注意,shape 属性返回的是一个元组,第一个元素是行数,第二个元素是列数。因此,我们使用 [0] 索引来获取行数。如果你想获取列数,可以使用 [1] 索引。
另外,如果你只想获取行数,也可以使用 len() 函数和 DataFrame 的 index 属性。例如:
```python
rows = len(df.index)
print(rows)
```
这将返回 DataFrame 的行数。