Pandas是一款强大的数据分析工具，它提供了丰富的功能和灵活的操作方式，深受数据科学家和分析师们的喜爱。在进行数据分析时，经常需要获取数据集的行数信息，这对于了解数据规模、计算统计指标等都非常重要。本文将为您详细解析如何使用Pandas获取行数信息，助您轻松应对数据分析挑战。
1.使用shape属性获取行数
Pandas中的DataFrame对象拥有shape属性，通过该属性可以方便地获取数据集的行数和列数信息。下面是一个简单的示例代码：
python
import pandas as pd
#读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
#获取行数
rows = data.shape[0]
print("数据集共有", rows,"行")
上述代码首先使用`read_csv`函数读取了一个名为data.csv的数据集，并将其保存在data变量中。接着，通过调用shape属性并取其第一个元素，即可得到数据集的行数。最后，使用print函数将结果输出。
2.使用len函数获取行数
除了shape属性外，还可以使用len函数来获取DataFrame对象的行数。下面是相应的示例代码：
python
import pandas as pd
#读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
#获取行数
rows = len(data)
print("数据集共有", rows,"行")
上述代码与前一个示例相似，只是将shape属性替换为len函数。len函数可以直接返回DataFrame对象的行数，从而简化了代码。
3.使用index属性获取行数
除了以上两种方法外，还可以使用index属性获取DataFrame对象的行数。
tokenpocket官网下载：https://jrxxgk.com/sjyx/17862.html