Python DataFrame 行数|极客笔记

Python DataFrame 行数

在 Pandas 中，DataFrame 是一个二维的、表格形式的数据结构，类似于电子表格或 SQL 数据表。DataFrame 由多个行和列组成，可以存储不同类型的数据。在数据处理和分析中，了解 DataFrame 的行数是非常重要的，因为行数反映了数据集的大小和复杂度。

获取 DataFrame 行数

获取 DataFrame 的行数可以通过多种方法实现，下面将介绍几种常用的方法：

方法一：使用 `len()` 函数

可以使用 Python 的内置函数 len() 来获取 DataFrame 的行数。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取 DataFrame 的行数
row_count = len(df)
print("DataFrame 的行数为:", row_count)

运行以上代码，输出为：

DataFrame 的行数为: 5

方法二：使用 `shape` 属性

DataFrame 有一个 shape 属性，返回一个元组，其中第一个元素表示行数，第二个元素表示列数。可以通过访问元组的第一个元素来获取 DataFrame 的行数。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取 DataFrame 的行数
row_count = df.shape[0]
print("DataFrame 的行数为:", row_count)

运行以上代码，输出为：

DataFrame 的行数为: 5

方法三：使用 `info()` 方法

Pandas 中的 DataFrame 对象有一个 info() 方法，可以打印有关 DataFrame 的摘要信息，包括行数和列数。可以从输出中直接获取 DataFrame 的行数。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 info() 方法获取 DataFrame 的摘要信息
df.info()

运行以上代码，输出中包含了 DataFrame 的行数信息，如下所示：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 2 columns):
A    5 non-null int64
B    5 non-null object
dtypes: int64(1), object(1)
memory usage: 208.0+ bytes

从输出中可以看到，该 DataFrame 共有 5 行数据。