您也可以这样做：

假设df是您的数据帧。然后df.shape为您提供数据帧的形状，即（行，列）

因此，分配以下命令以获得所需的

 row = df.shape[0], col = df.shape[1]

我不确定这是否可行（数据可以省略），但这可能可行：

*dataframe name*.tails(1)

然后使用这个，您可以通过运行代码片段并查看提供给您的行号来找到行数。

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）。

您也可以这样做：

假设df是您的数据帧。然后df.shape为您提供数据帧的形状，即（行，列）

因此，分配以下命令以获得所需的

 row = df.shape[0], col = df.shape[1]

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

除了前面的答案之外，您还可以使用df.axes获取具有行和列索引的元组，然后使用len（）函数：

total_rows = len(df.axes[0])
total_cols = len(df.axes[1])