팬더 DataFrame의 행 수를 어떻게 얻습니까?

이 표에는 권장 방법과 함께 DataFrame (또는 Series)에서 무언가를 계산하려는 다양한 상황이 요약되어 있습니다.

각주

1. DataFrame.countSeries널이 아닌 수는 열마다 다르기 때문에 각 열의 수를 a로 리턴합니다 .
2. DataFrameGroupBy.sizeSeries같은 그룹의 모든 열이 같은 행 수를 공유하기 때문에를 반환합니다 .
3. DataFrameGroupBy.countDataFramenull이 아닌 개수는 같은 그룹의 열마다 다를 수 있으므로를 반환합니다 . 특정 열에 대해 그룹 별 Null이 아닌 개수를 얻으려면 df.groupby(...)['x'].count()“x”는 계산할 열입니다.

최소 코드 예

아래에서는 위 표에 설명 된 각 방법의 예를 보여줍니다. 먼저 설정-

df = pd.DataFrame({
    'A': list('aabbc'), 'B': ['x', 'x', np.nan, 'x', np.nan]})
s = df['B'].copy()

df

   A    B
0  a    x
1  a    x
2  b  NaN
3  b    x
4  c  NaN

s

0      x
1      x
2    NaN
3      x
4    NaN
Name: B, dtype: object

DataFrame의 행 개수 : len(df), df.shape[0], 또는len(df.index)

len(df)
# 5

df.shape[0]
# 5

len(df.index)
# 5

일정한 시간 작업의 성능을 비교하는 것은 어리석은 것 같습니다. 특히 그 차이가 “심각하게 걱정하지 마십시오”수준에있을 때는 더욱 그렇습니다. 그러나 이것은 다른 답변의 추세 인 것처럼 보이므로 완전성을 위해 동일한 작업을 수행하고 있습니다.

위의 3 가지 방법 중 len(df.index)(다른 답변에서 언급했듯이)이 가장 빠릅니다.

노트

• 위의 모든 방법은 단순한 속성 조회이므로 일정한 시간 작업입니다.
• df.shape(와 유사 ndarray.shape)은의 튜플을 반환하는 속성입니다 (# Rows, # Cols). 예를 들어 여기 예제를 df.shape반환 (8,
2)합니다.

DataFrame의 열 수 : df.shape[1],len(df.columns)

df.shape[1]
# 2

len(df.columns)
# 2

유사하게 len(df.index), len(df.columns)빠르게 두 가지 방법 중 하나입니다 (그러나 유형 이상의 문자 소요).

행이 시리즈의 개수 : len(s), s.size,len(s.index)

len(s)
# 5

s.size
# 5

len(s.index)
# 5

s.size와 len(s.index)속도면에서 거의 동일하다. 그러나 나는 추천한다 len(df).

참고
size 는 속성이며 요소 수 (= Series의 행 수)를 반환합니다. DataFrames는와 동일한 결과를 반환하는 size 속성도 정의합니다 df.shape[0] * df.shape[1].

널이 아닌 행 수 : DataFrame.count및Series.count

여기에 설명 된 방법은 null이 아닌 값만 계산합니다 (NaN은 무시 됨).

호출 DataFrame.count하면 각 열에 대해 NaN 이외의 개수가 반환 됩니다.

df.count()

A    5
B    3
dtype: int64

시리즈의 경우 Series.count비슷한 효과를 사용하십시오.

s.count()
# 3

그룹 별 행 수 : GroupBy.size

의 경우 그룹당 행 수를 계산하는 데 DataFrames사용 DataFrameGroupBy.size하십시오.

df.groupby('A').size()

A
a    2
b    2
c    1
dtype: int64

마찬가지로 Series에도을 사용 SeriesGroupBy.size합니다.

s.groupby(df.A).size()

A
a    2
b    2
c    1
Name: B, dtype: int64

두 경우 모두 a Series가 반환됩니다. DataFrames모든 그룹이 동일한 행 수를 공유하기 때문에 이것은 또한 의미가 있습니다.

그룹 별 Null이 아닌 행 수 : GroupBy.count

위와 비슷하지만 사용 GroupBy.count하지 않습니다 GroupBy.size. 참고 size항상를 반환하는 Series반면, count리턴한다 Series특정 열, 또는 그 밖에 호출하는 경우 DataFrame.

다음 메소드는 동일한 것을 리턴합니다.

df.groupby('A')['B'].size()
df.groupby('A').size()

A
a    2
b    2
c    1
Name: B, dtype: int64

한편, count우리는

df.groupby('A').count()

   B
A
a  2
b  1
c  0

… 전체 GroupBy 객체 v / s에서 호출

df.groupby('A')['B'].count()

A
a    2
b    1
c    0
Name: B, dtype: int64

특정 열에서 호출됩니다.

답변

total_rows=len(df.axes[0])
total_cols=len(df.axes[1])

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)

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