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pandas的dataframe提供了多种方法获取其中数据的行的数量，本偏文章就是介绍几种获取dataframe行和列出量的方法。

为了能够详细说明如何通过代码获取dataframe的行数和列数，需要先创建一个dataframe如下：

import pandas as pdtechnologies= {'Language':["English","Chinese","Korean","Spanish","Germany"],'Tuition Fee' :[11000,15000,13000,14000,12000],'Duration':['30days','50days','30days', "10days","100days"],'Discount':[0.9,0.8,0.5,0.6,0.3]}
df = pd.DataFrame(technologies)
print(df)

运行结果如下：

从运行结果可以得到，行的数量是5行，列的数量是4列。

一、 需要注意的两个函数

dataframe.size

dataframe虽然也提供了size函数，但是，它并不是返回纯粹的行的数量，如下代码，尝试打印出size的值，

print("DataFrame.size", str(df.size))

打印的结果是：

可以看出，返回的是行和列数量的乘积，所以，切记不能用错了。

dataframe.count

dataframe虽然也提供了count函数，但是，它返回的数值和行的数量以及列的数量也没啥关系，如下代码，尝试打印出count的值，

print("DataFrame.Count", df.count())

打印结果是：

根据dataframe.count的说明文档，它的作用主要是统计每一列或者行【根据第一个参数axis，0表示行，1表示列】的不是NA的值的数量。不过，根据count返回的结果可以知道，它可以用于统计行的数量和列的数量，详细可以参考下述的第四种方法。

二、 获取行数和列数的四种方法：

第一种方法、是通过dataframe或者index获取行的数量：

print('行的数量是:', len(df.index))
print('行的数量是:', len(df))
print('列的数量是:', len(df.columns))

打印的结果，如下：

第二种方法、是通过DataFrame.axes获取行的数量：

print('df.axes 行的数量是:', len(df.axes[0]))
print('df.axes 列的数量是:', len(df.axes[1]))

 得到的结果如下：

DataFrame.axes相当于一个坐标轴，0表示横坐标，也就是行的数量，1表示纵坐标，也就是列的数量。

第三种方法、是通过DataFrame.shape[0]获取行的数量：

row_count = df.shape[0]  # 返回行的数量
col_count = df.shape[1]  # 返回列的数量
print('df.shape 行的数量是:', row_count )
print('df.shape 列的数量是:', col_count )

打印结果如下：

第四种方法、是通过DataFrame.count()获取行的数量： 

print('df.count() 返回的结果是:', df.count() )

通过结果可以看出，这里的dataframe的count函数，其实是返回每一列有多少个元素。要想获取具体的行的数量和列的数量，需要进一步解析dataframe.count返回的变量的内容，示例代码如下：

print("df.Count 行的数量是：", len(df.count(axis=0)))
print("df.Count 列的数量是：", len(df.count(axis=1)))

打印结果如下：

在本文中，介绍了如何使用DataFrame查找/获取DataFrame中的行数和列数。希望您能够通过本文进一步裂解dataframe的内部结构。