pandas获取行数-用pandas轻松获取数据行数-Python数据分析

pandas是一个强大的Python数据分析库，广泛应用于数据处理和数据分析领域。在使用pandas进行数据处理时，有时我们需要知道数据集中有多少行数据。本文将介绍如何使用pandas来获取数据的行数。

方法一：使用shape属性

pandas提供了一个shape属性，可以方便地获取DataFrame或Series对象的行数和列数。要获取DataFrame对象的行数，可以使用shape[0]来获取。例如，假设有一个名为df的DataFrame对象，要获取其行数，可以使用以下代码：

python
rows = df.shape[0]
print("数据集中共有", rows,"行数据")

方法二：使用len函数

除了shape属性外，还可以使用len函数来获取DataFrame或Series对象的行数。对于DataFrame对象，可以将其转换为列表，并使用len函数来获取列表的长度，即为行数。例如，假设有一个名为df的DataFrame对象，要获取其行数，可以使用以下代码：

python
rows = len(df.values.tolist())
print("数据集中共有", rows,"行数据")

通过以上两种方法，我们可以轻松地获取pandas DataFrame对象的行数。无论是使用shape属性还是len函数，都能够快速准确地得到所需结果。

本文介绍了两种常用的方法来获取pandas DataFrame对象的行数。通过使用shape属性或len函数，我们可以轻松地获取数据集的行数，并进行后续的数据处理和分析工作。pandas提供了丰富的功能和方法，使得数据处理变得更加简单高效。希望本文对您在使用pandas获取数据行数方面有所帮助。