dataframe查看行数

使用 Pandas DataFrame 查看行数的方法
对于想要查询Pandas DataFrame中的行数，存在多种方法来实现这一目标。其中一种常用的方式是利用len()函数配合DataFrame对象使用，这能够返回DataFrame的行数[^2]。
另一种有效的方法是通过访问DataFrame的shape属性。此属性会返回一个表示DataFrame维度大小的元组，即(行数, 列数)，因此可以通过读取这个元组的第一个元素获得行数信息。
下面给出具体的代码实例：
import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df_example = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': ['a', 'b', 'c']
})

# 方法一：使用 len() 函数计算行数
row_count_len = len(df_example)

# 方法二：使用 shape 属性获取行数
row_count_shape = df_example.shape[0]

print(f"Len Method Row Count: {row_count_len}")
print(f"Shape Attribute Row Count: {row_count_shape}")
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相关问题

取得dataframe的行数

在pandas库中，获取DataFrame的行数非常简单，可以使用.shape属性或者len函数。这里有两个常用的方法：

使用.shape:
df_rows_count = df.shape[0]
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这里.shape会返回一个元组，表示行数和列数，取第一个元素就是行数。

使用.len:
df_rows_count = len(df)
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这直接计算了DataFrame对象中元素的数量，对于DataFrame来说，这等于行数。

例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"], "Age": [25, 30, 35]})

# 使用shape
row_count = df.shape[0]

# 或者使用len
row_count = len(df)

print("DataFrame的行数:", row_count)
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这两种方法都会返回DataFrame的总行数。

dataframe取行数

DataFrame是一种二维表格型的数据结构，在数据分析和处理库如Pandas中非常常用。如果你想获取DataFrame对象中的行数，可以使用Pandas提供的shape属性或len()函数。这两种方法的结果是一样的，它们都会返回一个包含两元素的元组，第一个元素表示行数，第二个元素表示列数。例如：
import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
'B': ['one', 'two', 'three'],
'C': [1, 2, 3]
})

# 获取行数
row_count = df.shape or len(df)
print("DataFrame的行数:", row_count)
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