Pandas dataframe 总行数

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas Python库获取Pandas dataframe的总行数。Pandas是一个开源数据分析和数据处理工具，在Python中广泛使用。它能够处理各种数据格式，如CSV、Excel、SQL数据库等，并提供了数据清理和转换的各种方法。

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获取数据

首先，我们需要生成一些随机数据来演示如何获取Pandas dataframe总行数。我们将使用Pandas的DataFrame方法，并使用numpy库生成随机整数和浮点数数组。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# create a random dataframe
df = pd.DataFrame({'Column1': np.random.randint(0,100,size=100),
                   'Column2': np.random.randn(100)})

这将创建一个包含两个列的DataFrame，其中一个包含100个0到99的随机整数，另一个包含100个随机浮点数。

获取总行数

有许多方法可以获取Pandas dataframe的总行数。一种方法是使用shape属性，它返回元组（行数，列数）：

rows, columns = df.shape
print("Total rows: ", rows)

另一种方法是使用len方法，它返回DataFrame的行数：

rows = len(df.index)
print("Total rows: ", rows)

还有一种方法是使用count方法，可以计算每个列中的非空值。通过计算任何一列的值或使用isnull方法，我们可以在DataFrame中找到任何空值：

rows = df.count()[0]
print("Total rows: ", rows)

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas获取DataFrame的总行数。我们讨论了三种方法：使用shape属性、使用len方法和使用count方法。在实际项目中，您可能会遇到需要知道DataFrame大小（行数、列数和形状）的很多情况。这些方法将为您提供获取这些信息的简便方法。