Jak uzyskać liczbę wierszy ramki danych Pandy?

Załóżmy, że df jest ramką danych wtedy:

count_row = df.shape[0]  # gives number of row count
count_col = df.shape[1]  # gives number of col count

Użyj len(df). Działa to od pandy 0.11, A może nawet wcześniej.

__len__() jest obecnie (0.12) udokumentowane Returns length of index. Informacje o czasie, skonfiguruj tak samo jak w odpowiedzi roota:

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

Ze względu na jedno dodatkowe wywołanie funkcji jest nieco wolniejsze niż wywołanie bezpośrednio len(df.index), ale w większości przypadków nie powinno to odgrywać żadnej roli.

Oprócz powyższych odpowiedzi można użyć df.axes, Aby uzyskać krotkę z indeksami wierszy i kolumn, a następnie użyć funkcji len():

total_rows=len(df.axes[0])
total_cols=len(df.axes[1])

Aby uzyskać wiersze, użyj

df.index

I dla kolumn, użyj

df.columns

Zawsze możesz użyć len(anyList) do uzyskania liczenia listy, stąd możesz użyć len(df.index) dla uzyskania liczby wierszy, lub krótszy spróbuj {[4] } dla liczby wierszy.

Alternatywnie możesz użyć df.shape[0] and df.shape[1] do uzyskania odpowiednio liczby wierszy i kolumn.

Przychodzę do pand z tła R i widzę, że pandy są bardziej skomplikowane, jeśli chodzi o wybór wiersza lub kolumny. Musiałem się z nim przez jakiś czas zmagać, potem znalazłem kilka sposobów na poradzenie sobie:

Uzyskanie liczby kolumn:

len(df.columns)  
## Here:
#df is your data.frame
#df.columns return a string, it contains column's titles of the df. 
#Then, "len()" gets the length of it.

Uzyskanie liczby wierszy:

len(df.index) #It's similar.

...bazując na odpowiedzi Jana-Filipa Gehrcke.

Powód, dla którego len(df) lub len(df.index) jest szybszy niż df.shape[0]. Spójrz na kod. df.shape jest @property, który uruchamia metodę DataFrame wywołującą len dwukrotnie.

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)

I pod maską Lena (df)

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) będzie nieco szybszy niż len(df), ponieważ ma o jedno wywołanie funkcji mniej, ale zawsze jest szybszy niż df.shape[0]

df.shape zwraca Kształt ramki danych w postaci krotki (no. rzędów, nie cols).

Możesz po prostu uzyskać dostęp do no. rzędów lub nie. cols z df.shape[0] lub df.shape[1], odpowiednio, co jest takie samo jak dostęp do wartości krotki.

Liczba wierszy (użyj dowolnego z):

df.shape[0]
len(df)

Jeśli chcesz uzyskać liczbę wierszy w środku operacji łańcuchowej, możesz użyć:

df.pipe(len)

Przykład:

row_count = (
      pd.DataFrame(np.random.rand(3,4))
      .reset_index()
      .pipe(len)
)

Może to być użyteczne, jeśli nie chcesz umieszczać długich instrukcji wewnątrz funkcji len ().

Możesz użyć _ _ len _ _ () zamiast tego, ale__ len _ _ () wygląda trochę dziwnie.

Dla dataframe df, drukowana liczba wierszy sformatowanych przecinkami używana podczas eksploracji danych:

def nrow(df):
    print("{:,}".format(df.shape[0]))

Przykład:

nrow(my_df)
12,456,789

Łatwo jedna linia

your_data _frame.shape

Da Ci prostą liczbę wierszy i kolumn