pandas计算行数
时间: 2023-06-30 19:05:51 浏览: 88
可以使用 `len` 函数或者 `shape` 属性来计算 pandas DataFrame 的行数。
例如,对于一个名为 `df` 的 pandas DataFrame,可以使用以下代码计算它的行数:
```python
# 使用 len 函数计算行数
row_count = len(df)
print(row_count)
# 或者使用 shape 属性的第一个元素
row_count = df.shape[0]
print(row_count)
```
这两种方法都可以得到相同的结果,即 DataFrame 的行数。
相关问题
pandas 计算行数
在 Pandas 中,可以使用 `shape` 属性来获取 DataFrame 的行数和列数。`shape` 返回一个元组,第一个元素表示行数,第二个元素表示列数。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 获取行数和列数
num_rows, num_cols = df.shape
print('行数:', num_rows)
```
输出结果为:
```
行数: 3
```
如果只需要获取 DataFrame 的行数,可以使用 `len()` 函数,示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 获取行数
num_rows = len(df)
print('行数:', num_rows)
```
输出结果为:
```
行数: 3
```
pandas查询行数
要查询pandas数据框的行数,可以使用`shape`属性。`shape`返回一个元组,其中包含数据框的行数和列数。要获取行数,可以通过索引访问元组的第一个元素。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Amy', 'Linda', 'Peter'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 查询行数
num_rows = df.shape[0]
print("行数:", num_rows)
```
输出结果将是:
```
行数: 4
```
请注意,`shape`属性返回的行数是一个整数,可以直接用于计算或其他操作。
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