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]
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TL;DR使用长度(df)
len()返回列表对象的项数(长度)(也适用于字典、字符串、元组或范围对象)。因此,要获取DataFrame的行计数,只需使用len(df)。有关len函数的更多信息,请参见官方页面。
或者,您可以分别使用df.index和df.columns访问所有行和所有列len(df.index)将给出行数,len(df.columns)将给出列数。
或者,您可以使用df.shape,它一起返回行数和列数(作为元组),在这里您可以使用索引访问每个项。如果要访问行数,请仅使用df.shape[0]。对于列数,请只使用:df.shape[1]。
使用len(df):-)。
__len__()记录了“返回索引长度”。
计时信息,设置方式与root的答案相同:
In [7]: timeit len(df.index)
1000000 loops, best of 3: 248 ns per loop
In [8]: timeit len(df)
1000000 loops, best of 3: 573 ns per loop
由于有一个额外的函数调用,当然可以说它比直接调用len(df.index)慢一点。但在大多数情况下,这并不重要。我发现len(df)非常可读。
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。
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",
)