这篇文章将为大家详细讲解有关Python pandas如何获取数据的行数和列数，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
获取 pandas 数据框的行数
Pandas 提供了几个方便的方法来获取数据框的行数：
-
shape属性：shape属性是一个元组，其中包含数据框的行数和列数。第一个值表示行数。df.shape[0] # 返回行数 -
.count()方法：.count()方法返回每个列的非空值的个数。这对于获取数据框的行数也很有用，因为它将返回所有列的非空值的总和。df.count() # 返回每个列的非空值的个数 df.count().sum() # 所有列的非空值的总和 -
.info()方法：.info()方法提供有关数据框的信息摘要，其中包括行数。df.info() # 显示数据框的摘要信息，包括行数
获取 pandas 数据框的列数
类似地，可以采用以下方法获取数据框的列数：
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shape属性：shape属性返回数据框的行数和列数。第二个值表示列数。df.shape[1] # 返回列数 -
.shape[1]： 还可以使用数据框的.shape[1]属性直接获取列数。df.shape[1] # 返回列数 -
.columns属性：.columns属性返回一个包含数据框所有列名的Index对象。可以获取Index对象的长度来确定列数。len(df.columns) # 返回列数
示例
以下示例演示了如何使用这些方法来获取 pandas 数据框的行数和列数：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({
"Name": ["John", "Mary", "Peter", "Susan"],
"Age": [25, 30, 45, 32]
})
# 获取行数
print("行数：", df.shape[0])
print("行数（使用 .count()）：", df.count().sum())
print("行数（使用 .info()）：")
df.info()
# 获取列数
print("列数：", df.shape[1])
print("列数（使用 .shape[1]）：", df.shape[1])
print("列数（使用 .columns）：", len(df.columns))输出：
行数： 4
行数（使用 .count()）： 4
行数（使用 .info()）：
<class "pandas.core.frame.DataFrame">
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Name 4 non-null object
1 Age 4 non-null int64
列数： 2
列数（使用 .shape[1]）： 2
列数（使用 .columns）： 2以上就是Python pandas如何获取数据的行数和列数的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！
