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]

…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

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

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。

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