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如何在pandas中获得附加/合并的DataFrame中的行数?

在pandas中,可以使用shape属性来获得附加/合并的DataFrame中的行数。shape属性返回一个元组,其中包含DataFrame的行数和列数。

以下是使用shape属性获取附加/合并的DataFrame中的行数的示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 合并两个DataFrame
df_merged = pd.concat([df1, df2])

# 获取合并后DataFrame的行数
num_rows = df_merged.shape[0]
print("合并后DataFrame的行数:", num_rows)

输出结果为:

代码语言:txt
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合并后DataFrame的行数: 6

在上述示例中,首先创建了两个DataFrame df1df2,然后使用concat函数将它们合并为df_merged。最后,通过访问df_mergedshape属性的第一个元素,即行数,来获取合并后DataFrame的行数。

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