Pandas是Python数据操作的基石，高效地使用其DataFrame至关重要。一个常见任务是确定DataFrame中的行数。本文探讨了实现这一目标的各种方法，以适应不同的场景和偏好。
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使用shape属性
shape属性提供了一种直接且高效的方法来检索DataFrame的维度。它返回一个元组，其中第一个元素表示行数，第二个元素表示列数。
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
row_count = df.shape[0]
print(f"DataFrame共有{row_count}行。")
使用len()函数
内置的len()函数提供了一种更简洁且更易读的替代方法。当与DataFrame一起使用时，它直接返回行数。
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
row_count = len(df)
print(f"DataFrame共有{row_count}行。")
基于条件的行计数
通常，您需要计算满足特定条件的行。布尔索引结合sum()方法可以优雅地处理这个问题。
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 统计col1大于2的行数
row_count = (df['col1'] > 2).sum()
print(f"col1 > 2 的行共有{row_count}行。")
# 多个条件
row_count = ((df['col1'] > 2) & (df['col2'] 2 且 col2 < 40 的行共有{row_count}行。")
性能考量
虽然shape和len()都非常高效，但shape通常在速度上略占优势，尤其是在非常大的DataFrame中。然而，对于大多数实际应用来说，差异通常可以忽略不计。条件计数的性能影响很大程度上取决于条件的复杂性和DataFrame的大小。
处理空DataFrame
上述所有方法都能很好地处理空DataFrame，正确返回行数0。
使用Pandas Series
len()函数可以与Pandas Series无缝配合使用，直接提供元素个数。shape属性返回一个元组(n,)，其中n是长度。布尔索引和sum()也同样适用于Series的条件计数。
这份综合指南为您提供了高效确定Pandas DataFrame中行数的多种技术，使您能够进行有效的数据分析。