如果要在链接操作的中间获取行数，可以使用：

df.pipe(len)

例子：

row_count = (
      pd.DataFrame(np.random.rand(3,4))
      .reset_index()
      .pipe(len)
)

如果您不想在len（）函数中放一个长语句，这可能很有用。

您可以改用__len__（），但__len__）看起来有点奇怪。

假设数据集是“data”，将数据集命名为“data_fr”，data_fr中的行数为“nu_rows”

#import the data frame. Extention could be different as csv,xlsx or etc.
data_fr = pd.read_csv('data.csv')

#print the number of rows
nu_rows = data_fr.shape[0]
print(nu_rows)

使用len（df）或len（df.index）时，可能会遇到以下错误：

----> 4 df['id'] = np.arange(len(df.index)
TypeError: 'int' object is not callable

解决方案：

lengh = df.shape[0]

…建立在Jan Philip Gehrcke的答案之上。

len（df）或len（df.index）比df.shape[0]更快的原因是：

看看代码。df.shape是一个@属性，它运行两次调用len的DataFrame方法。

df.shape??
Type:        property
String form: <property object at 0x1127b33c0>
Source:
# df.shape.fget
@property
def shape(self):
    """
    Return a tuple representing the dimensionality of the DataFrame.
    """
    return len(self.index), len(self.columns)

在len（df）的罩下

df.__len__??
Signature: df.__len__()
Source:
    def __len__(self):
        """Returns length of info axis, but here we use the index """
        return len(self.index)
File:      ~/miniconda2/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.py
Type:      instancemethod

len（df.index）将比len（df）稍快，因为它少了一个函数调用，但这总是比df.shape[0]快

您也可以这样做：

假设df是您的数据帧。然后df.shape为您提供数据帧的形状，即（行，列）

因此，分配以下命令以获得所需的

 row = df.shape[0], col = df.shape[1]

对于数据帧df，可以使用以下任一项：

长度（df.索引）df.形状[0]df[df.columns[0]].count（）（==第一列中非NaN值的数量）

再现绘图的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import perfplot

perfplot.save(
    "out.png",
    setup=lambda n: pd.DataFrame(np.arange(n * 3).reshape(n, 3)),
    n_range=[2**k for k in range(25)],
    kernels=[
        lambda df: len(df.index),
        lambda df: df.shape[0],
        lambda df: df[df.columns[0]].count(),
    ],
    labels=["len(df.index)", "df.shape[0]", "df[df.columns[0]].count()"],
    xlabel="Number of rows",
)