如何获取panda数据帧df的行数？
当前回答
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]。
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]
len（df.index）将是列出的所有方法中工作最快的
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。
除了前面的答案之外，您还可以使用df.axes获取具有行和列索引的元组，然后使用len（）函数：
total_rows = len(df.axes[0])
total_cols = len(df.axes[1])
