计算 Pandas 数据框的行数和列数

在使用 Pandas 进行数据分析的过程中，我们经常需要对数据框的行数和列数进行计算。下面介绍几种计算行数和列数的方法。

计算行数和列数

对于 Pandas 数据框，我们可以使用 shape 属性来获取其行数和列数。

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Mary'], 'Age': [20, 30, 25], 'Gender': ['M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取行数和列数
rows, cols = df.shape

print("行数: ", rows)
print("列数: ", cols)

输出结果为：

行数:  3
列数:  3

只计算行数

如果我们只需要计算数据框的行数，可以使用 len 函数来计算。

rows = len(df)

print("行数: ", rows)

输出结果为：

行数:  3

只计算列数

如果我们只需要计算数据框的列数，可以使用 columns 属性来计算。

cols = len(df.columns)

print("列数: ", cols)

输出结果为：

列数:  3

以上就是计算 Pandas 数据框的行数和列数的方法，希望对大家有所帮助。