如何在Python中計算CSV檔案的行數？

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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，使資料處理和分析更簡單、更快。Pandas 就是這樣一個庫，它建立在 NumPy 之上，為 Python 提供易於使用的資料結構和資料分析工具。

在本教程中，我們將探討如何使用 Python 和 Pandas 庫來計算 CSV 檔案的行數。計算 CSV 檔案的行數是資料分析和機器學習任務中常見的操作。透過使用 Pandas，我們可以輕鬆地將 CSV 檔案讀取到 DataFrame 物件中，然後使用 shape 屬性或 len() 函式來計算檔案中的行數。在文章的下一節中，我們將逐步介紹如何使用 Pandas 讀取 CSV 檔案，然後演示如何使用各種方法計算檔案中的行數。

如何在Python中計算CSV檔案的行數？

我們將使用 Python 3 和 Pandas 庫來計算 CSV 檔案的行數。

在開始之前，請確保您的系統上已安裝 Python 和 Pandas。如果您沒有安裝 Pandas，可以使用 pip（Python 的包安裝程式）安裝它。

開啟您的命令提示符（在 Windows 上）或終端（在 Linux/macOS 上），然後鍵入以下命令：

pip install pandas

上述命令將下載並安裝 Pandas 庫到您的系統。

安裝 Pandas 庫後，我們可以使用 import 語句將其匯入到我們的 Python 程式碼中。以下是如何匯入 Pandas 的示例：

import pandas as pd

在上面的程式碼中，我們匯入了 Pandas 庫，並將其簡稱為 pd，這是一種在 Python 程式設計中常用的約定。現在我們已經匯入了 Pandas，就可以在我們的程式碼中使用它的函式和類來計算 CSV 檔案的行數了。

我們將使用 Pandas 的 read_csv() 方法將 CSV 檔案讀取到 DataFrame 物件中。DataFrame 物件是一個二維表格型資料結構，通常用於資料分析和處理任務。

要使用 Pandas 讀取 CSV 檔案，可以使用以下程式碼片段：

import pandas as pd

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

在上面的程式碼示例中，我們使用 Pandas 的 read_csv() 方法讀取名為 sample.csv 的 CSV 檔案。這將返回一個包含 CSV 檔案資料的 DataFrame 物件。df 變數用於儲存此 DataFrame 物件。

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() 函式。

使用 DataFrame Shape 屬性

DataFrame 物件的 shape 屬性可用於獲取 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，因此我們可以使用 shape 屬性元組的第一個元素來獲取 CSV 檔案中的行數。

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)

在上面的程式碼中，我們使用 DataFrame 物件的 shape 屬性來獲取 DataFrame 中的行數，這對應於 CSV 檔案中的行數。然後我們將此值儲存在 num_lines 變數中並將其列印到控制檯。上面程式碼片段的輸出將類似於：

輸出

Number of lines in the CSV file:  10

現在我們知道了如何使用 DataFrame shape 屬性在 python 中計算 CSV 檔案的行數，讓我們繼續學習 len() 方法。

使用 len() 函式

或者，我們也可以使用內建的 len() 函式來計算 DataFrame 中的行數，這同樣對應於 CSV 檔案中的行數。

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)

在上面的程式碼片段中，我們使用 len() 函式來獲取 DataFrame 中的行數，這同樣對應於 CSV 檔案中的行數。然後我們將此值儲存在 num_lines 變數中並將其列印到終端。同樣，上面程式碼的輸出將類似於：

輸出

Number of lines in the CSV file:  10

結論

在本教程中，我們學習瞭如何使用 Python 和 Pandas 庫來計算 CSV 檔案的行數。我們提供了兩種方法的示例：使用 DataFrame shape 屬性和使用內建的 len() 函式。透過使用 Pandas，我們可以輕鬆地將 CSV 檔案讀取到 DataFrame 物件中，然後使用 shape 屬性或 len() 函式來計算檔案中的行數。我們還為每種方法提供了一個可執行的程式碼示例，以便您更容易理解。