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)

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",
)

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)

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。

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。