pandas获取行数-数据分析必备：使用 Pandas 获取数据框行数的技巧与心得

在我接触数据分析的工作中，Pandas无疑是我最得力的助手之一。它让数据的处理变得井然有序，每一次的查询和统计都能快速准确地得到结果。今天，我想分享的是使用Pandas获取数据框（DataFrame）行数的一些心得体会。

记得刚入门时，我对如何准确地知道一个数据集的大小感到困惑。那时的我，面对成千上万行的数据，既兴奋又迷茫。这时候，`df.shape`和`df.index.size`成了我探索的起点。通过这些简单的命令，我能迅速了解数据集的规模，这对于后续的分析至关重要。

随着经验的积累，我开始尝试使用`df.count()`来获取非空值的计数，这帮助我更好地理解数据的完整性。每当我在处理新数据集时，第一件事就是查看行数，这几乎成了我的习惯动作。它不仅仅是一个数字，更是我与数据对话的开始。

我发现，了解行数不仅能帮助我评估数据量，还能指导我选择合适的分析方法。

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