pandas.core.frame.DataFrame的总行数是,shape

pandas.core.frame.DataFrame的总行数可以通过shape属性来获取，其中shape返回一个元组，第一个元素为行数，第二个元素为列数。因此，要获取总行数，可以使用以下代码：

df.shape[0]  # df为pandas.core.frame.DataFrame对象

其中，`df`为`pandas.core.frame.DataFrame`对象。

相关问题

pandas.core.frame.DataFrame计算元素数量

对于Pandas中的DataFrame对象，可以使用`shape`属性来获取DataFrame中的行数和列数，从而计算DataFrame中元素的数量。示例代码如下：

import pandas as pd

# 定义一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 获取DataFrame的形状信息
shape = df.shape

# 计算DataFrame中元素的数量
num_elements = shape[0] * shape[1]

print("DataFrame中元素的数量为：", num_elements)

在上面的代码中，我们创建了一个包含3行3列数据的DataFrame对象，并使用`shape`属性获取了DataFrame的形状信息。根据行数和列数的乘积即可计算DataFrame中元素的数量。输出结果为：

DataFrame中元素的数量为： 9

Failed to find data adapter that can handle input: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'str'>"})

这个错误通常发生在使用 Keras 进行模型训练时，是因为输入数据的格式不符合 Keras 模型的要求。具体来说，这个错误提示表示 Keras 找不到适合处理 Pandas DataFrame 类型数据的数据适配器。

为了解决这个问题，你需要将 Pandas DataFrame 转换成 Keras 模型所需的数据格式。一种常见的方法是使用 Pandas 的 `to_numpy()` 方法将 DataFrame 转换为 Numpy 数组，然后再将 Numpy 数组作为模型的输入数据。例如：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将 DataFrame 转换为 Numpy 数组
x = data.iloc[:, :-1].to_numpy()
y = data.iloc[:, -1].to_numpy()

# 构建 Keras 模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=x.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=10, batch_size=32)

这段代码首先读取了一个 CSV 文件，然后将其转换为 Numpy 数组 `x` 和 `y`，分别作为模型的输入和输出数据。然后使用 `Sequential` 类构建了一个简单的神经网络模型，并调用 `compile` 方法配置了模型的损失函数、优化器和评价指标。最后使用 `fit` 方法训练模型。