Python 是一種流行的程式語言，廣泛用於資料分析和科學計算。它提供了大量的庫和工具，使資料操作和分析變得更簡單、更快捷。 Pandas 就是這樣的一個函式庫，它建構在 NumPy 之上，為 Python 提供易於使用的資料結構和資料分析工具。
在本教學中，我們將探索如何使用 Python 和 Pandas 函式庫計算 CSV 檔案中的行數。計算 CSV 檔案中的行數是資料分析和機器學習任務中所需的常見操作。透過使用 Pandas，我們可以輕鬆地將 CSV 檔案讀入 DataFrame 對象，然後使用 shape 屬性或 len() 函數來計算檔案中的行數。在本文的下一部分中，我們將逐步介紹使用 Pandas 讀取 CSV 檔案的步驟，然後示範如何使用各種方法計算檔案中的行數。
我們將使用Python 3和Pandas函式庫來計算CSV檔案中的行數。
在開始之前，請確保您的系統上安裝了 Python 和 Pandas。如果您尚未安裝 Pandas，可以使用 pip（Python 的套件安裝程式）進行安裝。
開啟命令提示字元（Windows上）或終端機（在Linux/macOS上），然後輸入以下命令：
雷雷上面的命令將在您的系統上下載並安裝 Pandas 庫。
安裝 Pandas 函式庫後，我們可以使用 import 語句將其匯入到 Python 程式碼中。以下是如何導入 Pandas 的範例：
雷雷在上面的程式碼中，為了簡單起見，我們導入 Pandas 函式庫並將其別名為 pd。這是 Python 程式設計中非常常見的約定。現在我們已經導入了 Pandas，我們可以開始在程式碼中使用它的函數和類別來計算 CSV 檔案中的檔案數量。
我們將使用 Pandas 的 read_csv() 方法將 CSV 檔案讀入 DataFrame 物件。 DataFrame 物件是一個二維表狀資料結構，常用於資料分析與操作任務。
要使用 Pandas 讀取 CSV 文件，我們可以使用以下程式碼片段：
雷雷在上面的程式碼範例中，我們使用Pandas的read_csv()方法來讀取名為sample.csv的CSV檔案。這將傳回一個包含CSV檔案資料的DataFrame物件。df變數用於儲存這個DataFrame對象。
Pandas提供了兩種簡單的方法來計算DataFrame物件中的行數：使用shape屬性和len()函數。
DataFrame物件的shape屬性可以用來取得DataFrame中的行數和列數。由於DataFrame中的行數對應於CSV檔案中的行數，我們可以使用shape屬性元組的第一個元素來取得CSV檔案中的行數。
在上面的程式碼中，我們使用DataFrame物件的shape屬性來取得DataFrame中的行數，這對應於CSV檔案中的行數。然後，我們將這個值儲存在num_lines變數中，並將其列印出來到控制台。上述程式碼片段的輸出將包含以下：
現在我們知道如何使用 Dataframe 形狀屬性來計算 python 中 CSV 檔案的行數，讓我們繼續學習 len() 方法：
或者，我們也可以使用內建的 len() 函數來計算 DataFrame 中的行數，這又對應於 CSV 檔案中的行數。
在上面的程式碼摘錄中，我們使用len()函數來取得DataFrame中的行數，這對應於CSV檔案中的行數。然後，我們將這個值儲存在num_lines變數中，並將其列印出來再次，上述程式碼的輸出將是以下內容：
在本教程中，我們學習如何使用Python和Pandas庫來計算CSV檔案中的行數。我們提供了兩種方法的範例：使用DataFrame的shape屬性和使用內建的len()函數。透過使用Pandas，我們可以輕鬆點燃CSV檔案讀入DataFrame對象，然後使用shape屬性或len()函數計算檔案中的行數。我們還為大眾方法提供了一個可工作的程式碼範例，方便您更輕鬆地臨近。
以上是如何在Python中計算CSV檔案中的行數？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
