如何获取panda数据帧df的行数?


当前回答

找出数据帧中行数的另一种方法是pandas.Index.size,我认为这是最可读的变体。

请注意,正如我对公认答案的评论,

疑似pandas.Index.size实际上比len(df.Index)更快,但在我的计算机上告诉的是相反的情况(每个循环大约慢150 ns)。

其他回答

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]

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]。

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

找出数据帧中行数的另一种方法是pandas.Index.size,我认为这是最可读的变体。

请注意,正如我对公认答案的评论,

疑似pandas.Index.size实际上比len(df.Index)更快,但在我的计算机上告诉的是相反的情况(每个循环大约慢150 ns)。

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",
)