极客笔记Pandas 如何获取DataFrame的行数
在本文中，我们将介绍在Pandas中如何获取DataFrame的行数。Pandas是一个流行的Python数据处理框架，用于处理各种类型的数据，如纯文本，数字和日期时间数据。由于Pandas的广泛使用，获取DataFrame行数的方法是学习Pandas非常重要的一部分。
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使用len()函数获取DataFrame行数
Pandas的DataFrame对象有一个很有用的属性叫做shape，可以帮助我们获取DataFrame的行数和列数。 shape是一个元组，包含两个整数值，第一个是行数，第二个是列数。我们可以使用Python的内置函数len()来获取DataFrame的行数，例如：
import pandas as pd
# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 32, 47]})
# 使用len()函数获取DataFrame的行数
row_count = len(df)
print(row_count) # 输出：3
上面的代码中，我们首先使用Pandas创建了一个简单的DataFrame对象，其中包含3行数据。然后，我们使用Python内置的len()函数来获取DataFrame的行数，并将结果存储在一个变量中。最后，我们打印这个变量的值，即行数。
与len()函数相似的是，我们也可以使用DataFrame的shape属性来获取DataFrame的行数，如下所示：
row_count = df.shape[0]
print(row_count)
在这个例子中，我们通过访问DataFrame的shape属性获取行数，然后将result变量设置为元组中的第一个元素。这个元素就是DataFrame的行数。
使用index属性获取DataFrame行数
DataFrame对象在加载数据时会自动生成一个索引，这个索引就是DataFrame的行号。我们可以使用DataFrame的index属性来获取DataFrame的索引，然后使用len()函数来获取DataFrame的行数，如下所示：
row_count = len(df.index)
print(row_count)
在这个例子中，我们访问了DataFrame的index属性，并使用len()函数获取了行数。
使用shape[0]获取DataFrame行数
正如我们在上面的例子中所看到的，DataFrame的shape属性返回一个元组，该元组的第一个元素是DataFrame的行数。我们可以通过访问元组的第一个元素，即shape[0]，来获取DataFrame的行数，如下所示：
row_count = df.shape[0]
print(row_count)
总结
在本文中，我们介绍了三种方法来获取Pandas DataFrame的行数。我们可以使用Python的内置len()函数，DataFrame的shape属性或DataFrame的索引来获取DataFrame的行数。无论你选择哪一种方法，处理数据时，了解Pandas DataFrame的行数非常重要。 现在，你已经掌握了获取DataFrame行数的方法，可以开始深入学习Pandas的各种数据处理技术了。