我如何获得熊猫数据框的行数？
我试图用Pandas得到dataframe df的行数，这里是我的代码。
方法1：
total_rows = df.count
print total_rows +1
方法2：
total_rows = df['First_columnn_label'].count
print total_rows +1
这两个代码片段都给我这个错误：
TypeError：不支持的操作数类型为+：'instancemethod'和'int'
我究竟做错了什么？
根据@root给出的答案，检查df长度的最佳（最快）方式是调用：
df.shape[0]
您可以使用.shape属性或者len(DataFrame.index) 。 但是，有明显的性能差异（ .shape属性更快）：
In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd
In [3]: df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3))
In [4]: df
Out[4]:
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
2 6 7 8
3 9 10 11
In [5]: df.shape
Out[5]: (4, 3)
In [6]: timeit df.shape
1000000 loops, best of 3: 1.17 us per loop
In [7]: timeit df[0].count()
10000 loops, best of 3: 56 us per loop
In [8]: len(df.index)
Out[8]: 4
In [9]: timeit len(df.index)
1000000 loops, best of 3: 381 ns per loop
编辑：由于@Dan Allen注释len(df.index)和df[0].count()不可互换，因为count不包括NaN ，
使用len(df) 。 这适用于0.11或更早的熊猫。
__len__()目前（0.12）记录了Returns length of index 。 计时信息的设置方式与root的回答相同：
In [7]: timeit len(df.index)
1000000 loops, best of 3: 248 ns per loop
In [8]: timeit len(df)
1000000 loops, best of 3: 573 ns per loop
由于有一个额外的函数调用，它比直接调用len(df.index)要慢一些，但在大多数用例中这不应该起任何作用。
假设df是你的数据框，那么：
Count_Row=df.shape[0] #gives number of row count
Count_Col=df.shape[1] #gives number of col count