Pandas — мощная библиотека Python, широко используемая для манипулирования и анализа данных. Одной из распространенных задач при работе с DataFrames pandas является определение их длины или количества содержащихся в них строк. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы извлечения длины DataFrame pandas, используя разговорный язык, и предоставим примеры кода для иллюстрации каждого подхода.

Метод 1: функция len()
Самый простой и понятный способ получить длину DataFrame — использовать встроенную функцию len(). Возвращает количество строк в DataFrame.

df_length = len(df)
print("The length of the DataFrame is:", df_length)

Метод 2: атрибут shape
Атрибут shapeDataFrame возвращает кортеж, содержащий размеры DataFrame, где первый элемент представляет количество строк. Мы можем извлечь длину с помощью индексации.

df_length = df.shape[0]
print("The length of the DataFrame is:", df_length)

Метод 3: атрибут индекса.
Другой подход заключается в использовании атрибута indexDataFrame, который представляет метки строк. Обращаясь к атрибуту sizeиндекса, мы можем получить длину.

df_length = df.index.size
print("The length of the DataFrame is:", df_length)

Метод 4: функция count()
Функция count()может использоваться для подсчета ненулевых значений в каждом столбце DataFrame. Подсчитав любой столбец, мы получаем длину DataFrame.

df_length = df.count().any()
print("The length of the DataFrame is:", df_length)

Метод 5: метод iloc[]
Метод iloc[]позволяет индексировать целочисленные значения. Выбрав последнюю строку, используя -1в качестве индекса, мы можем определить длину DataFrame.

df_length = df.iloc[-1].name + 1
print("The length of the DataFrame is:", df_length)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов извлечения длины DataFrame pandas. Мы рассмотрели простые подходы, такие как использование функции len()и атрибута shape, а также более сложные методы, включающие index, count()и iloc[]. Используя эти методы, вы можете легко определить размер вашего DataFrame и получить ценную информацию о ваших данных.

Не забудьте выбрать метод, который лучше всего соответствует вашему конкретному случаю использования и стилю кодирования. Удачных манипуляций с DataFrame с помощью панд!