如何在Python中计算CSV文件的行数？

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Python 是一种流行的编程语言，广泛用于数据分析和科学计算。它提供了大量的库和工具，使数据处理和分析更简单、更快。Pandas 就是这样一个库，它建立在 NumPy 之上，为 Python 提供易于使用的数据结构和数据分析工具。

在本教程中，我们将探讨如何使用 Python 和 Pandas 库来计算 CSV 文件的行数。计算 CSV 文件的行数是数据分析和机器学习任务中常见的操作。通过使用 Pandas，我们可以轻松地将 CSV 文件读取到 DataFrame 对象中，然后使用 shape 属性或 len() 函数来计算文件中的行数。在文章的下一节中，我们将逐步介绍如何使用 Pandas 读取 CSV 文件，然后演示如何使用各种方法计算文件中的行数。

如何在Python中计算CSV文件的行数？

我们将使用 Python 3 和 Pandas 库来计算 CSV 文件的行数。

在开始之前，请确保您的系统上已安装 Python 和 Pandas。如果您没有安装 Pandas，可以使用 pip（Python 的包安装程序）安装它。

打开您的命令提示符（在 Windows 上）或终端（在 Linux/macOS 上），然后键入以下命令：

pip install pandas

上述命令将下载并安装 Pandas 库到您的系统。

安装 Pandas 库后，我们可以使用 import 语句将其导入到我们的 Python 代码中。以下是如何导入 Pandas 的示例：

import pandas as pd

在上面的代码中，我们导入了 Pandas 库，并将其简称为 pd，这是一种在 Python 编程中常用的约定。现在我们已经导入了 Pandas，就可以在我们的代码中使用它的函数和类来计算 CSV 文件的行数了。

我们将使用 Pandas 的 read_csv() 方法将 CSV 文件读取到 DataFrame 对象中。DataFrame 对象是一个二维表格型数据结构，通常用于数据分析和处理任务。

要使用 Pandas 读取 CSV 文件，可以使用以下代码片段：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sample.csv')

在上面的代码示例中，我们使用 Pandas 的 read_csv() 方法读取名为 sample.csv 的 CSV 文件。这将返回一个包含 CSV 文件数据的 DataFrame 对象。df 变量用于存储此 DataFrame 对象。

Pandas 提供了两种简单的方法来计算 DataFrame 对象中的行数：使用 shape 属性和 len() 函数。

使用 DataFrame Shape 属性

DataFrame 对象的 shape 属性可用于获取 DataFrame 中的行数和列数。由于 DataFrame 中的行数对应于 CSV 文件中的行数，因此我们可以使用 shape 属性元组的第一个元素来获取 CSV 文件中的行数。

示例

# Import the pandas library as pd
import pandas as pd

# Read the CSV file into a pandas DataFrame object
df = pd.read_csv('filename.csv')


# Get the number of rows in the DataFrame, which is equal to the number of lines in the CSV file
num_lines = df.shape[0]

# Print the number of lines in the CSV file
print("Number of lines in the CSV file: ", num_lines)

在上面的代码中，我们使用 DataFrame 对象的 shape 属性来获取 DataFrame 中的行数，这对应于 CSV 文件中的行数。然后我们将此值存储在 num_lines 变量中并将其打印到控制台。上面代码片段的输出将类似于：

输出

Number of lines in the CSV file:  10

现在我们知道了如何使用 DataFrame shape 属性在 python 中计算 CSV 文件的行数，让我们继续学习 len() 方法。

使用 len() 函数

或者，我们也可以使用内置的 len() 函数来计算 DataFrame 中的行数，这同样对应于 CSV 文件中的行数。

示例

# Import the pandas library as pd
import pandas as pd

# Read the CSV file into a pandas DataFrame object
df = pd.read_csv('filename.csv')

# Count the number of rows in the DataFrame object using the built-in len() function
num_lines = len(df)

# Print the number of lines in the CSV file
print("Number of lines in the CSV file: ", num_lines)

在上面的代码片段中，我们使用 len() 函数来获取 DataFrame 中的行数，这同样对应于 CSV 文件中的行数。然后我们将此值存储在 num_lines 变量中并将其打印到终端。同样，上面代码的输出将类似于：

输出

Number of lines in the CSV file:  10

结论

在本教程中，我们学习了如何使用 Python 和 Pandas 库来计算 CSV 文件的行数。我们提供了两种方法的示例：使用 DataFrame shape 属性和使用内置的 len() 函数。通过使用 Pandas，我们可以轻松地将 CSV 文件读取到 DataFrame 对象中，然后使用 shape 属性或 len() 函数来计算文件中的行数。我们还为每种方法提供了一个可运行的代码示例，以便您更容易理解。