len（df.index）将是列出的所有方法中工作最快的

如果要在链接操作的中间获取行数，可以使用：

df.pipe(len)

例子：

row_count = (
      pd.DataFrame(np.random.rand(3,4))
      .reset_index()
      .pipe(len)
)

如果您不想在len（）函数中放一个长语句，这可能很有用。

您可以改用__len__（），但__len__）看起来有点奇怪。

我从R背景来到Pandas，我发现Pandas在选择行或列时更加复杂。

我不得不与它搏斗一段时间，然后我找到了一些应对方法：

获取列数：

len(df.columns)
## Here:
# df is your data.frame
# df.columns returns a string. It contains column's titles of the df.
# Then, "len()" gets the length of it.

获取行数：

len(df.index) # It's similar.

假设df是您的数据帧，那么：

count_row = df.shape[0]  # Gives number of rows
count_col = df.shape[1]  # Gives number of columns

或者更简洁地说，

r, c = df.shape

找出数据帧中行数的另一种方法是pandas.Index.size，我认为这是最可读的变体。

请注意，正如我对公认答案的评论，

疑似pandas.Index.size实际上比len（df.Index）更快，但在我的计算机上告诉的是相反的情况（每个循环大约慢150 ns）。

对于dataframe df，在浏览数据时使用的打印逗号格式的行计数：

def nrow(df):
    print("{:,}".format(df.shape[0]))

例子：

nrow(my_df)
12,456,789