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

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

…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

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。

这两种方法都可以做到（df是DataFrame的名称）：

方法1：使用len函数：

len（df）将给出名为df的DataFrame中的行数。

方法2：使用计数函数：

df[col].count（）将计算给定列col中的行数。

df.count（）将给出所有列的行数。

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。