如何获取dataframe的行数

可以使用`len()`函数或者`shape`属性来获取dataframe的行数。

例如，假设你的dataframe名为`df`，可以使用以下代码获取行数：

# 使用len()函数
num_rows = len(df)
print(num_rows)

# 使用shape属性
num_rows = df.shape[0]
print(num_rows)

两种方法都可以得到同样的结果，即dataframe的行数。

相关问题

python获取dataframe行数

### 回答1：
可以使用len()函数获取DataFrame的行数，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
row_num = len(df)
print(row_num)

其中，data.csv是你的数据文件名，row_num即为DataFrame的行数。

### 回答2：
Python获取DataFrame的行数非常简单，只需要使用`len()`函数就可以轻松地获得DataFrame中的行数。

有多种方法可以创建DataFrame，例如直接使用Python的数据结构列表或字典或从外部数据源读取数据。以下是使用列表和字典创建DataFrame的示例：

import pandas as pd

# 使用列表创建DataFrame
list_data = [['John', 24], ['Mary', 32], ['Bob', 21], ['Tom', 30]]
df = pd.DataFrame(list_data, columns=['Name', 'Age'])

# 使用字典创建DataFrame
dict_data = {'Name': ['John', 'Mary', 'Bob', 'Tom'], 'Age': [24, 32, 21, 30]}
df = pd.DataFrame(dict_data)

在上述代码中，我们使用`pd.DataFrame()`函数创建了一个DataFrame。那么我们如何获取DataFrame的行数呢？只需要使用`len()`函数即可：

# 获取DataFrame的行数
row_number = len(df)
print(row_number)

运行这段代码后，你会发现在控制台上打印输出了4，这就是DataFrame的行数。与此类似，如果需要获取DataFrame的列数，只需使用`len(df.columns)`。

总之，获取DataFrame的行数是一个十分简单的任务。只需要将DataFrame传递给`len()`函数，并将结果存储在变量中即可。

### 回答3：
要获取DataFrame的行数，可以使用`.shape`属性返回一个元组，其中第一个元素就是DataFrame的行数。例如，如果我们有一个名为`df`的DataFrame，我们可以使用以下代码获取它的行数：

row_num = df.shape[0]

如果我们要在控制台打印DataFrame的行数，可以这样做：

print("DataFrame的行数是：", df.shape[0])

我们还可以使用`len()`函数来获取DataFrame的行数，例如：

row_num = len(df)

和上面的方法一样，我们也可以在控制台打印行数：

print("DataFrame的行数是：", len(df))

总的来说，获取DataFrame的行数在Python中是一个非常基本和简单的操作，只需要使用DataFrame的`.shape`属性或`len()`函数就可以得到所需的结果。

dataframe 行数

dataframe 行数可以通过以下方式获取：

- 使用 `len()` 函数获取 dataframe 的行数，例如 `len(df)`。
- 使用 `df.shape[0]` 获取 dataframe 的行数，例如 `df.shape[0]`。
- 使用 `df.index.size` 获取 dataframe 的行数，例如 `df.index.size`。
- 使用 `df.count()[0]` 获取 dataframe 的行数，例如 `df.count()[0]`。

其中，以上四种方式都可以获取 dataframe 的行数，具体选择哪种方式取决于个人习惯和代码风格。