如何获取panda数据帧df的行数?
当前回答
使用len(df)或len(df.index)时,可能会遇到以下错误:
----> 4 df['id'] = np.arange(len(df.index)
TypeError: 'int' object is not callable
解决方案:
lengh = df.shape[0]
其他回答
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])
使用len(df)或len(df.index)时,可能会遇到以下错误:
----> 4 df['id'] = np.arange(len(df.index)
TypeError: 'int' object is not callable
解决方案:
lengh = df.shape[0]
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
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。
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)
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