python pandas DataFrame设置行数

可以使用`pandas.DataFrame.head()`和`pandas.DataFrame.tail()`方法来设置DataFrame的行数，这两个方法都接受一个整数参数，表示要返回的行数。

例如，如果要设置DataFrame的行数为10，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': range(100), 'B': range(100)})

# 设置DataFrame的行数为10
df = df.head(10)

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

   A  B
0  0  0
1  1  1
2  2  2
3  3  3
4  4  4
5  5  5
6  6  6
7  7  7
8  8  8
9  9  9

同样地，如果要返回最后10行，可以使用`tail()`方法：

# 返回最后10行
df = df.tail(10)

# 打印DataFrame
print(df)

输出结果为：

    A   B
90  90  90
91  91  91
92  92  92
93  93  93
94  94  94
95  95  95
96  96  96
97  97  97
98  98  98
99  99  99

相关问题

python获取dataframe的行数

在Python中，如果你有一个Pandas DataFrame对象，你可以使用`shape`属性或`len()`函数来获取DataFrame的行数。这两种方法都非常直观。

1. 使用`shape`属性：

   df.shape

这会返回一个元组，第一个元素是行数。

2. 使用`len()`函数：

   len(df)

这直接给出了DataFrame的长度，即行数。

python pandas读取csv行数

要读取 CSV 文件的行数，你可以使用 pandas 库中的 `read_csv()` 方法，并通过 `shape` 属性获取行数。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

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

# 获取行数
num_rows = df.shape[0]
print("CSV 文件的行数为:", num_rows)

在上述代码中，我们首先使用 `pd.read_csv()` 方法读取名为 'data.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在 DataFrame `df` 中。然后，我们使用 `shape` 来获取 DataFrame 的行数，并将其赋值给 `num_rows` 变量。最后，我们打印出行数。

请确保将 'data.csv' 替换为你要读取的实际文件名。