len（df.index）将是列出的所有方法中工作最快的

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）。

假设数据集是“data”，将数据集命名为“data_fr”，data_fr中的行数为“nu_rows”

#import the data frame. Extention could be different as csv,xlsx or etc.
data_fr = pd.read_csv('data.csv')

#print the number of rows
nu_rows = data_fr.shape[0]
print(nu_rows)

对于数据帧df，可以使用以下任一项：

长度（df.索引）df.形状[0]df[df.columns[0]].count（）（==第一列中非NaN值的数量）

再现绘图的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import perfplot

perfplot.save(
    "out.png",
    setup=lambda n: pd.DataFrame(np.arange(n * 3).reshape(n, 3)),
    n_range=[2**k for k in range(25)],
    kernels=[
        lambda df: len(df.index),
        lambda df: df.shape[0],
        lambda df: df[df.columns[0]].count(),
    ],
    labels=["len(df.index)", "df.shape[0]", "df[df.columns[0]].count()"],
    xlabel="Number of rows",
)

len（df.index）将是列出的所有方法中工作最快的

…建立在Jan Philip Gehrcke的答案之上。

len（df）或len（df.index）比df.shape[0]更快的原因是：

看看代码。df.shape是一个@属性，它运行两次调用len的DataFrame方法。

df.shape??
Type:        property
String form: <property object at 0x1127b33c0>
Source:
# df.shape.fget
@property
def shape(self):
    """
    Return a tuple representing the dimensionality of the DataFrame.
    """
    return len(self.index), len(self.columns)

在len（df）的罩下

df.__len__??
Signature: df.__len__()
Source:
    def __len__(self):
        """Returns length of info axis, but here we use the index """
        return len(self.index)
File:      ~/miniconda2/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.py
Type:      instancemethod

len（df.index）将比len（df）稍快，因为它少了一个函数调用，但这总是比df.shape[0]快