pandas 读取第一列的的行数

可以使用 `pandas` 的 `read_csv` 函数读取文件，并使用 `.shape[0]` 获取行数，然后使用 `.iloc[:, 0]` 获取第一列数据，最后使用 `head()` 获取前几行数据。

例如，假设我们有一个名为 `data.csv` 的文件，其中第一列为 `id`，第二列为 `name`，第三列为 `age`，我们想要获取第一列的前 10 行数据和总行数，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取总行数
total_rows = df.shape[0]

# 获取前 10 行第一列数据
first_column = df.iloc[:10, 0]

# 打印结果
print(f'Total rows: {total_rows}')
print(f'First column (top 10):\n{first_column.head()}')

输出结果如下：

Total rows: 100
First column (top 10):
0     1
1     2
2     3
3     4
4     5
5     6
6     7
7     8
8     9
9    10
Name: id, dtype: int64

相关问题

pandas读取excel指定行数

要使用pandas读取Excel表格中的指定行数，可以使用`loc`方法。首先，导入pandas库，然后使用`read_excel`函数读取Excel文件并指定引擎为"openpyxl"，同时指定要读取的表名。接下来，使用`loc`方法，将指定行数作为参数传入，例如`df.loc[[0]]`可以读取第一行的数据。最后，可以将读取的数据存储在变量中，并进行进一步操作。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取表格，使用openpyxl引擎，获取表名为"表1"的内容
df = pd.read_excel("test.xlsx", engine="openpyxl", sheet_name="表1")

# 读取指定行，读取第一行数据（表头外的第一行）
row_data = df.loc[[0]].values

# 打印每个单元格的数据
for cel in row_data:
    print(cel)

这样就可以使用pandas读取Excel表格中的指定行数了。

python pandas读取数据表行数

在Python的Pandas库中，读取数据表的行数可以使用`DataFrame`对象的`shape`属性，或者`len()`函数。`shape`属性返回一个元组，其中包含行数和列数，而`len()`函数则直接返回行数。

例如，如果你已经使用Pandas读取了一个数据表到`DataFrame`对象中，比如命名为`df`，你可以这样获取行数：

# 假设df是已经加载的DataFrame对象
rows_count = len(df)  # 直接使用len函数获取行数

或者：

# 假设df是已经加载的DataFrame对象
rows_count = df.shape[0]  # 使用shape属性获取行数

其中`df.shape[0]`表示获取元组的第一个元素，即行数。