Pandas DataFrame의 행 수를 얻는 방법

  1. .shape 메소드로Dataframe의 행 개수를 얻습니다
  2. Pandas에서 행 수를 얻는 가장 빠른 방법 인.len(DataFrame.index)
  3. Pandas의 조건을 만족하는 행을 계산하는dataframe.apply()

shapelen(DataFrame.index)와 같은 다른 방법으로 Pandas dataframe의 행 수를 얻는 방법을 소개합니다. len(DataFrame.index)가 가장 빠르다는 점에서 주목할만한 성능 차이가 있습니다.

또한 dataframe.apply()를 사용하여 조건을 만족시키는 행 요소 수를 얻는 방법을 살펴 봅니다.

.shape 메소드로Dataframe의 행 개수를 얻습니다

dfdataframe이라고 가정하고 행 개수를 계산합니다.

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5))
print(df)
print('Row count is:',df.shape[0])

산출:

    0   1   2   3   4
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14
Row count is: 3

열 개수에는df.shape[1]을 사용할 수 있습니다.

Pandas에서 행 수를 얻는 가장 빠른 방법 인.len(DataFrame.index)

인덱스 행의 길이를 가져 와서 DataFrame에서 행 수를 계산할 수 있습니다.

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5))
print(df)
print('Row count is:',len(df.index))

산출:

    0   1   2   3   4
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14
Row count is: 3 

df.index 대신df.axes[0]를 전달할 수도 있습니다:

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5))
print(df)
print('Row count is:',len(df.axes[0]))

산출:

    0   1   2   3   4
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14
Row count is: 3

열 수에 대해서는df.axes[1]을 사용할 수 있습니다.

Pandas의 조건을 만족하는 행을 계산하는dataframe.apply()

반환 된dataframe.apply()결과에서True의 수를 세면 조건을 만족하는dataframe의 행 수를 얻을 수 있습니다.

# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5))
counterFunc = df.apply(
    lambda x: True if x[1] > 3 else False , axis=1)
numOfRows = len(counterFunc[counterFunc == True].index)
print(df)
print('Row count > 3 in column[1]is:',numOfRows)

산출:

    0   1   2   3   4
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14
Row count > 3 in column[1]is: 2

column[1]의 값이 3보다 큰 행의 개수를 얻습니다.

관련 문장 - Pandas Row

  • Pandas에서 DataFrame 행을 무작위로 섞는 방법