python统计数据框行数

以下是Python统计数据框行数的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

# 统计行数
row_count = len(df.index)

# 输出行数
print("行数为：", row_count)

其中，`pandas`是Python中一个常用的数据分析库，可以用来读取和处理数据框。`read_csv`函数可以读取csv文件并返回一个数据框对象。`len`函数可以返回数据框的行数。

相关问题

python中pandas删除有缺失值的行,并统计删除的行数占原始行数的百分比

在Python中使用pandas库删除含有缺失值的行，可以通过`dropna()`函数实现。该函数提供了多种参数来控制删除缺失值的行或列。如果你想要删除任何含有缺失值的行，可以将`how`参数设置为`'any'`。然后，你可以计算原始数据框的行数和删除后的行数，从而得到删除的行数占原始行数的百分比。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设df是你的pandas DataFrame
# df = pd.DataFrame(...)

# 删除含有缺失值的行
df_clean = df.dropna(how='any')

# 计算删除的行数占原始行数的百分比
deleted_percentage = ((df.shape[0] - df_clean.shape[0]) / df.shape[0]) * 100

# 输出结果
print(f"删除了{deleted_percentage:.2f}%的行")

在这段代码中，`df.shape[0]`是用来获取原始数据框`df`的行数，而`df_clean.shape[0]`是用来获取删除含有缺失值行后的数据框的行数。通过计算两者之间的差值并除以原始数据框的行数，再乘以100，我们得到一个百分比值。

用pandas库分析统计数据行数

Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了一个名为`DataFrame`的数据结构，非常适合处理表格数据。如果你想要分析数据集中的行数，可以使用Pandas提供的内置函数`shape`或`len()`。

1. 使用`shape`属性获取行数和列数，返回的是一个包含两个元素的元组，第一个元素就是行数：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 假设从CSV文件读取数据
   row_count = df.shape

2. 如果只需要行数，可以直接使用`len()`函数：

   row_count = len(df)

这两个操作都会返回数据框的实际行数，即数据记录的数量。