pandas获取行数

在使用 pandas 进行数据分析和处理的过程中，我们经常需要获取 DataFrame 或 Series 中的行数。pandas 提供了多种方法来实现这个目标，本文将详细介绍这些方法，并给出相关示例代码。

一、使用shape属性获取行数

pandas 中的 DataFrame 和 Series 都有一个shape属性，该属性可以返回对象的维度信息。对于 DataFrame 来说，shape属性是一个包含行数和列数的元组。通过取元组的第一个元素，我们可以获取 DataFrame 的行数；对于 Series 来说，shape属性只返回一个包含元素个数的整数。

下面是一些示例代码，演示如何使用shape属性获取 DataFrame 和 Series 的行数：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 获取 DataFrame 的行数
rows = df.shape[0]
print(f"DataFrame 的行数为: {rows}")

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 获取 Series 的行数
rows = s.shape[0]
print(f"Series 的行数为: {rows}")

运行结果：

DataFrame 的行数为: 5
Series 的行数为: 5

上述代码中，我们首先创建了一个包含三列的 DataFrame，并给每列添加了五个元素。然后通过shape[0]来获取 DataFrame 的行数，并通过shape[0]来获取 Series 的行数。

二、使用len函数获取行数

除了使用shape属性，我们还可以使用len函数来获取 DataFrame 和 Series 的行数。对于 DataFrame 来说，len函数返回的是 DataFrame 的行数；对于 Series 来说，len函数返回的是 Series 的元素个数。

下面是一些示例代码，演示如何使用len函数获取 DataFrame 和 Series 的行数：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 获取 DataFrame 的行数
rows = len(df)
print(f"DataFrame 的行数为: {rows}")

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 获取 Series 的行数
rows = len(s)
print(f"Series 的行数为: {rows}")

运行结果：

DataFrame 的行数为: 5
Series 的行数为: 5

上述代码中，我们同样先创建了一个包含三列的 DataFrame，并给每列添加了五个元素。然后通过len(df)来获取 DataFrame 的行数，并通过len(s)来获取 Series 的行数。

需要注意的是，当使用len函数获取 DataFrame 的行数时，它返回的是 DataFrame 中的行数，而不是列数。这在一些特殊情况下可能会引起错误的结果。

三、使用index属性获取行数

在 pandas 中，DataFrame 和 Series 都有一个index属性，该属性可以返回对象的索引信息。对于 DataFrame 来说，index属性是一个包含所有行索引的对象；对于 Series 来说，index属性是一个包含所有元素索引的对象。我们可以通过获取index属性的长度来获得 DataFrame 或 Series 的行数。

下面是一些示例代码，演示如何使用index属性获取 DataFrame 和 Series 的行数：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 获取 DataFrame 的行数
rows = len(df.index)
print(f"DataFrame 的行数为: {rows}")

# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 获取 Series 的行数
rows = len(s.index)
print(f"Series 的行数为: {rows}")

运行结果：

DataFrame 的行数为: 5
Series 的行数为: 5

上述代码中，我们同样创建了一个包含三列的 DataFrame，并给每列添加了五个元素。然后通过len(df.index)来获取 DataFrame 的行数，并通过len(s.index)来获取 Series 的行数。

需要注意的是，当获取 DataFrame 或 Series 的索引时，我们可以使用index属性，也可以使用df.index或s.index。它们是等价的，可以根据个人喜好来选择使用哪种方式。

综上所述，本文介绍了三种常用的方法来获取 pandas 中 DataFrame 和 Series 的行数，包括使用shape属性、len函数和index属性。这些方法都是简单易用的，根据实际情况选择合适的方法即可。