len（df.index）将是列出的所有方法中工作最快的

TL；DR使用长度（df）

len（）返回列表对象的项数（长度）（也适用于字典、字符串、元组或范围对象）。因此，要获取DataFrame的行计数，只需使用len（df）。有关len函数的更多信息，请参见官方页面。

或者，您可以分别使用df.index和df.columns访问所有行和所有列len（df.index）将给出行数，len（df.columns）将给出列数。

或者，您可以使用df.shape，它一起返回行数和列数（作为元组），在这里您可以使用索引访问每个项。如果要访问行数，请仅使用df.shape[0]。对于列数，请只使用：df.shape[1]。

我从R背景来到Pandas，我发现Pandas在选择行或列时更加复杂。

我不得不与它搏斗一段时间，然后我找到了一些应对方法：

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.

假设df是您的数据帧，那么：

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

或者更简洁地说，

r, c = df.shape

对于dataframe df，在浏览数据时使用的打印逗号格式的行计数：

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

例子：

nrow(my_df)
12,456,789

找出数据帧中行数的另一种方法是pandas.Index.size，我认为这是最可读的变体。

请注意，正如我对公认答案的评论，

疑似pandas.Index.size实际上比len（df.Index）更快，但在我的计算机上告诉的是相反的情况（每个循环大约慢150 ns）。