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)

…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

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。

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

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。