Python DataFrame的行数

在Python的数据分析领域中，DataFrame是一种常用的数据结构，它是pandas库中最重要的对象之一。DataFrame类似于电子表格或SQL表，可以存储和处理大型数据集。在本文中，我们将介绍如何使用Python的pandas库来获取DataFrame的行数。

DataFrame简介

DataFrame是一种二维表格数据结构，由多个列组成，每个列可以是不同的数据类型（整数，字符串，浮点数等）。DataFrame既可以手动创建，也可以从其他数据源如CSV文件、数据库中读取。

创建DataFrame

我们首先来创建一个简单的DataFrame，以便后续操作。

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter', 'Lucy'],
        'Age': [25, 28, 21, 24],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果：

   Name  Age      City
0  John   25  New York
1  Emma   28    London
2 Peter   21     Paris
3  Lucy   24     Tokyo

获取行数

要获取DataFrame的行数，可以使用shape属性或len()函数。

使用shape属性

DataFrame的shape属性返回一个元组，其中包含DataFrame的行数和列数。

num_rows = df.shape[0]
print(f"The number of rows in DataFrame is: {num_rows}")

输出结果：

The number of rows in DataFrame is: 4

使用len()函数

另一种获取DataFrame行数的方法是使用len()函数。对DataFrame对象使用len()函数会返回DataFrame的行数。

num_rows = len(df)
print(f"The number of rows in DataFrame is: {num_rows}")

输出结果：

The number of rows in DataFrame is: 4

结论

本文介绍了如何使用Python的pandas库获取DataFrame的行数。通过使用DataFrame的shape属性或len()函数，我们可以轻松地获取DataFrame的行数。这对于数据预处理、统计分析和可视化等数据分析任务非常有用。

希望本文对您了解DataFrame的行数有所帮助！