获取Pandas数据框架的行数和列数

获取Pandas数据框架（DataFrame）的行数和列数是数据分析中常用的操作。在Python中，使用Pandas库可以轻松地实现这一操作。

获取行数

要获取Pandas数据框架的行数，可以使用len()函数，将数据框架的索引取值作为参数传入，例如：

import pandas as pd

# 创建数据框架
df = pd.DataFrame({
    'name': ['John', 'Mary', 'Jack', 'Lucy'],
    'age': [25, 28, 30, 32],
    'gender': ['M', 'F', 'M', 'F']
})

# 获取行数
rows = len(df.index)

# 输出结果
print('数据框架共有', rows, '行')

运行上述代码，输出结果为：

数据框架共有 4 行

在上述代码中，先创建了一个包含4行3列数据的数据框架，然后使用len()函数获取数据框架的行数，将结果保存在变量rows中，最后输出结果。

除了使用len()函数外，还可以使用shape属性获取数据框架的形状信息，其中shape[0]表示行数，shape[1]表示列数。例如：

import pandas as pd

# 创建数据框架
df = pd.DataFrame({
    'name': ['John', 'Mary', 'Jack', 'Lucy'],
    'age': [25, 28, 30, 32],
    'gender': ['M', 'F', 'M', 'F']
})

# 获取行数
rows = df.shape[0]

# 输出结果
print('数据框架共有', rows, '行')

运行上述代码，输出结果同样为：

数据框架共有 4 行

获取列数

要获取Pandas数据框架的列数，可以使用len()函数，将数据框架的列名列表作为参数传入，例如：

import pandas as pd

# 创建数据框架
df = pd.DataFrame({
    'name': ['John', 'Mary', 'Jack', 'Lucy'],
    'age': [25, 28, 30, 32],
    'gender': ['M', 'F', 'M', 'F']
})

# 获取列数
cols = len(df.columns)

# 输出结果
print('数据框架共有', cols, '列')

运行上述代码，输出结果为：

数据框架共有 3 列

在上述代码中，先创建了一个包含4行3列数据的数据框架，然后使用len()函数获取数据框架的列数，将结果保存在变量cols中，最后输出结果。

除了使用len()函数外，还可以使用shape属性获取数据框架的形状信息，其中shape[0]表示行数，shape[1]表示列数。例如：

import pandas as pd

# 创建数据框架
df = pd.DataFrame({
    'name': ['John', 'Mary', 'Jack', 'Lucy'],
    'age': [25, 28, 30, 32],
    'gender': ['M', 'F', 'M', 'F']
})

# 获取列数
cols = df.shape[1]

# 输出结果
print('数据框架共有', cols, '列')

运行上述代码，输出结果同样为：

数据框架共有 3 列

综上所述，要获取Pandas数据框架的行数和列数，可以使用len()函数或shape属性，分别获取数据框架的索引长度和形状信息。