如何获取 Pandas DataFrame 的行数？

Posted 2023-03-11

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【中文标题】如何获取 Pandas DataFrame 的行数？【英文标题】：How do I get the row count of a Pandas DataFrame? 【发布时间】：2013-04-03 08:27:10 【问题描述】：

我正在尝试使用 Pandas 获取数据帧 df 的行数，这是我的代码。

方法一：

total_rows = df.count
print total_rows + 1

方法二：

total_rows = df['First_column_label'].count
print total_rows + 1

两个代码 sn-ps 都给我这个错误：

TypeError：+ 的不支持的操作数类型：“instancemethod”和“int”

我做错了什么？

【问题讨论】：

好吧我发现了，我应该调用方法而不是检查属性，所以应该是 df.count() no df.count ^ 危险！请注意，df.count() 只会返回每列的非 NA/NaN 行数。您应该改用df.shape[0]，它会始终正确地告诉您行数。请注意，当数据框为空时，df.count 不会返回 int（例如，pd.DataFrame(columns=["Blue","Red").count 不是 0） 【参考方案1】：

对于数据框df，可以使用以下任何一种：

len(df.index) df.shape[0] df[df.columns[0]].count()（== number of non-NaN values 在第一列）

重现情节的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import perfplot

perfplot.save(
    "out.png",
    setup=lambda n: pd.DataFrame(np.arange(n * 3).reshape(n, 3)),
    n_range=[2**k for k in range(25)],
    kernels=[
        lambda df: len(df.index),
        lambda df: df.shape[0],
        lambda df: df[df.columns[0]].count(),
    ],
    labels=["len(df.index)", "df.shape[0]", "df[df.columns[0]].count()"],
    xlabel="Number of rows",
)

【讨论】：

在交互式工作中使用shape 而不是 len(df) 有一个很好的理由：尝试不同的过滤，我经常需要知道还有多少项目。有了形状，我只需在过滤后添加 .shape 就可以看到这一点。使用 len() 来编辑命令行变得更加麻烦。不适用于 OP，但如果您只需要知道数据框是否为空，df.empty 是最佳选择。我知道已经有一段时间了，但不是 len(df.index) 需要 381 纳秒或 0.381 微秒，df.shape 慢了 3 倍，需要 1.17 微秒。我错过了什么？ @root (3,3) 矩阵是不好的例子，因为它没有显示形状元组的顺序 df.shape[0] 比len(df) 或len(df.columns) 快多少？由于 1 ns（纳秒）=1000 µs（微秒），因此 1.17µs = 1170ns，这意味着它大约比 381ns 慢 3 倍【参考方案2】：

假设 df 是你的数据框，那么：

count_row = df.shape[0]  # Gives number of rows
count_col = df.shape[1]  # Gives number of columns

或者，更简洁，

r, c = df.shape

【讨论】：

如果数据集很大，如果只需要行数，len (df.index) 明显快于 df.shape[0]。我测试过了。为什么我的 DataFrame 上没有 shape 方法？ @ArdalanShahgholi 这可能是因为返回的是一个系列，它始终是一维的。因此，只有len(df.index) 可以工作 @Connor 我需要我的 DF 中的行数和列数。在我的 DF 中，我也有一个选择，这意味着我有一张桌子，现在的问题是为什么我的 DF 上没有 SHAPE 功能？好问题，将其作为一个单独的问题，分享您尝试过的内容以及您看到的结果（提供一套完整的工作代码，其他人可以轻松复制）然后分享该问题的链接在这里。我看看能不能帮忙【参考方案3】：

使用len(df) :-)。

__len__() 记录在“返回索引长度”中。

计时信息，设置方法同root's answer:

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

由于多了一个函数调用，所以说比直接调用len(df.index)慢一点当然是正确的。但这在大多数情况下应该无关紧要。我发现len(df) 非常易读。

【讨论】：

我绝对同意采用更具可读性的方法的建议，即使价格约为 200 ns :)【参考方案4】：

如何获取 Pandas DataFrame 的行数？

此表总结了您希望在 DataFrame（或 Series，为了完整起见）中计算某些内容的不同情况，以及推荐的方法。

脚注

DataFrame.count 将每列的计数返回为 Series，因为非空计数因列而异。 DataFrameGroupBy.size 返回 Series，因为同一组中的所有列共享相同的行数。 DataFrameGroupBy.count 返回 DataFrame，因为非空计数可能在同一组中的列之间有所不同。要获取特定列的分组非空计数，请使用df.groupby(...)['x'].count()，其中“x”是要计数的列。

#最小代码示例

下面，我展示了上表中描述的每种方法的示例。一、设置——

df = pd.DataFrame(
    'A': list('aabbc'), 'B': ['x', 'x', np.nan, 'x', np.nan])
s = df['B'].copy()

df

   A    B
0  a    x
1  a    x
2  b  NaN
3  b    x
4  c  NaN

s

0      x
1      x
2    NaN
3      x
4    NaN
Name: B, dtype: object

DataFrame 的行数：`len(df)`、`df.shape[0]` 或 `len(df.index)`

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

比较恒定时间操作的性能似乎很愚蠢，尤其是当差异在“认真，别担心”级别时。但这似乎是其他答案的趋势，所以为了完整性，我也在做同样的事情。

在上述三种方法中，len(df.index)（如其他答案中所述）是最快的。

注意
上述所有方法都是常数时间操作，因为它们是简单的属性查找。 df.shape（类似于ndarray.shape）是一个返回(# Rows, # Cols)元组的属性。例如，df.shape 返回 (8, 2) 此处的示例。

DataFrame 的列数：`df.shape[1]`, `len(df.columns)`

df.shape[1]
# 2

len(df.columns)
# 2

类似于len(df.index)，len(df.columns) 是两种方法中较快的一种（但需要输入更多字符）。

系列的行数：`len(s)`、`s.size`、`len(s.index)`

len(s)
# 5

s.size
# 5

len(s.index)
# 5

s.size 和len(s.index) 在速度方面差不多。但我推荐len(df)。

注意 size 是一个属性，它返回元素个数（=count 任何系列的行数）。 DataFrames 还定义了一个 size 属性返回与df.shape[0] * df.shape[1] 相同的结果。

非空行数：`DataFrame.count` 和 `Series.count`

这里描述的方法只计算非空值（意味着 NaN 被忽略）。

调用 DataFrame.count 将为 each 列返回非 NaN 计数：

df.count()

A    5
B    3
dtype: int64

对于系列，使用Series.count 达到类似效果：

s.count()
# 3

分组行数：`GroupBy.size`

对于DataFrames，使用DataFrameGroupBy.size 计算每组的行数。

df.groupby('A').size()

A
a    2
b    2
c    1
dtype: int64

同样，对于Series，您将使用SeriesGroupBy.size。

s.groupby(df.A).size()

A
a    2
b    2
c    1
Name: B, dtype: int64

在这两种情况下，都会返回 Series。这对DataFrames 也有意义，因为所有组共享相同的行数。

分组非空行数：`GroupBy.count`

与上述类似，但使用GroupBy.count，而不是GroupBy.size。请注意，size 始终返回 Series，而 count 如果在特定列上调用则返回 Series，否则返回 DataFrame。

以下方法返回相同的东西：

df.groupby('A')['B'].size()
df.groupby('A').size()

A
a    2
b    2
c    1
Name: B, dtype: int64

同时，对于count，我们有

df.groupby('A').count()

   B
A
a  2
b  1
c  0

...调用整个 GroupBy 对象，vs.，

df.groupby('A')['B'].count()

A
a    2
b    1
c    0
Name: B, dtype: int64

在特定列上调用。

【讨论】：

【参考方案5】：

TL;DR 使用`len(df)`

len() 可让您获取列表中的项目数。因此，要获取 DataFrame 的行数，只需使用 len(df)。

或者，您可以分别使用df.index 和df.columns 访问所有行和所有列。由于您可以使用 len(anyList) 来获取元素编号，因此请使用 len(df.index) 会给出行数，len(df.columns) 会给出列数。

或者，您可以使用df.shape 一起返回行数和列数（作为元组）。如果要访问行数，只能使用df.shape[0]。对于列数，只能使用：df.shape[1]。

【讨论】：

@BrendanMetcalfe，我不知道你的数据框可能有什么问题，而没有看到它的数据。您可以检查小脚本的末尾看看，确实len 非常适合获取行数。这是脚本onecompiler.com/python/3xc9nuvrx 我明白了，谢谢 @BrendanMetcalfe 没问题。如果有帮助，欢迎您投票...【参考方案6】：

除了前面的答案，您可以使用df.axes 来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])

【讨论】：

这会返回索引对象，它们可能是也可能不是原始的副本，如果您只是在检查长度后丢弃它们，这是一种浪费。除非您打算对索引做任何其他事情，否则请勿使用。【参考方案7】：

...以Jan-Philip Gehrcke's answer 为基础。

len(df)或len(df.index)比df.shape[0]快的原因：

查看代码。 df.shape 是一个@property，它运行一个DataFrame 方法，调用len 两次。

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)

在 len(df) 的底层

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) 会比len(df) 稍微快一点，因为它少了一个函数调用，但这总是比df.shape[0] 快

【讨论】：

语法高亮似乎不太正确。你能修好它吗？例如，这是输出、代码和注释的混合体（不是反问）？ @PeterMortensen 此输出来自 ipython/jupyter。执行带有两个问号且不带括号的函数名称将显示函数定义。即对于函数len()，您将执行len??【参考方案8】：

我从R 的背景来到 Pandas，我发现 Pandas 在选择行或列时更加复杂。

我不得不和它搏斗了一阵子，然后我找到了一些应对的方法：

获取列数：

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

获取行数：

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

【讨论】：

在使用Pandas一段时间后，我认为我们应该选择df.shape。它分别返回行数和列数。【参考方案9】：

你也可以这样做：

假设df 是您的数据框。然后df.shape 为您提供数据框的形状，即(row,col)

因此，分配以下命令以获取所需的

 row = df.shape[0], col = df.shape[1]

【讨论】：

或者你可以直接使用row, col = df.shape来代替，如果你需要同时获得它们（它更短，你不必关心索引）。【参考方案10】：

如果您想在链接操作的中间获取行数，您可以使用：

df.pipe(len)

例子：

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

如果您不想在 len() 函数中放置长语句，这会很有用。

您可以改用__len__()，但__len__() 看起来有点奇怪。

【讨论】：

想要“管道”这个操作似乎毫无意义，因为没有其他东西可以通过管道输入（它返回一个整数）。我宁愿count = len(df.reset_index()) 而不是count = df.reset_index().pipe(len)。前者只是没有函数调用的属性查找。【参考方案11】：

对于数据帧 df，在探索数据时使用打印的逗号格式的行数：

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

例子：

nrow(my_df)
12,456,789

【讨论】：

【参考方案12】：

这两种都可以（df是DataFrame的名字）：

方法一：使用len函数：

len(df) 将给出名为 df 的 DataFrame 中的行数。

方法二：使用count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。

【讨论】：

这是一个很好的答案，但是这个问题已经有足够的答案了，所以这并没有真正添加任何东西。【参考方案13】：

找出数据框中行数的另一种方法是pandas.Index.size。

请注意，正如我对 the accepted answer 的评论，

怀疑 pandas.Index.size 实际上会比 len(df.index) 快，但我电脑上的 timeit 告诉我不然（每个循环慢约 150 ns）。

【讨论】：

【参考方案14】：

我不确定这是否可行（数据可以省略），但这可能可行：

*dataframe name*.tails(1)

然后使用它，您可以通过运行代码 sn-p 并查看提供给您的行号来找到行数。

【讨论】：

【参考方案15】：

想一想，数据集是“数据”，并将您的数据集命名为“data_fr”，data_fr 中的行数是“nu_rows”

#import the data frame. Extention could be different as csv,xlsx or etc.
data_fr = pd.read_csv('data.csv')

#print the number of rows
nu_rows = data_fr.shape[0]
print(nu_rows)

【讨论】：

【参考方案16】：