Hướng dẫn how to count number of rows in excel using python - cách đếm số hàng trong excel bằng python
Giải pháp được đề xuất trong câu trả lời này đã bị phản đối và có thể không còn hoạt động nữa.Nhìn vào mã nguồn của OpenPyXL (ItableWorksheet) Tôi đã tìm ra cách lấy cột và số lượng hàng từ bảng tính Iterator: Show
Mặc dù vậy, tôi vẫn chưa tìm ra cách lấy kích thước cột, vì vậy tôi đã quyết định sử dụng phông chữ có chiều rộng cố định và các cột được mở rộng tự động trong ứng dụng của mình. Gấu trúc cho phép chúng tôi có được hình dạng của DataFrame bằng cách đếm số lượng hàng và cột trong DataFrame. Bạn có thể thử các cách tiếp cận khác nhau để biết cách đếm số lượng hàng và cột trong một gấu trúc. Example: Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 4 Đếm số lượng hàng và cột của dataFrame bằng hàm LEN (df.axes [])Hãy cùng lấy một ví dụ về một khung dữ liệu bao gồm dữ liệu về kết quả thi của học sinh. Để có được số lượng hàng và các cột, chúng ta có thể sử dụng hàm Len (df.axes []) trong Python. Python3
Các Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 41 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 42 6Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 44 6Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 46 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 Các Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 48 6 44 46 46 66 48 6240 6242 6244 66 46 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 48 249 46 61 66 61 66 65 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 40 6 67 6 61 66 65 66 61 IterableWorksheet.get_highest_column 3‘
1 import 2import 3import 4__‘
‘
00 01Đầu ra: & nbsp; Đếm số lượng hàng và cột của dataFrame bằng hàm thông tin ()Chức năng pandas dataFrame.info () được sử dụng để có một bản tóm tắt ngắn gọn về DataFrame. Ở đây chúng ta có thể thấy rằng chúng ta nhận được một chi tiết tóm tắt về DataFrame chứa số lượng hàng và cột. Python3
Các 15Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 42 6Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 44 6Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 46 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 22Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 49 41 63 65 67 69 66 41 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 6 67 6 61 66 65 66 61 67 22249 46 61 66 61 66 65 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 40 616 61 66 65 66 61 67
69Output:
Làm cách nào để đếm số lượng hàng trong Excel bằng Python?Nhập OpenPyxl dưới dạng XL WB = XL. load_workbook ("mẫu. xlsx", liệt kê) #2 dòng dưới làm như vậy. Tờ = WB. Python3
Các 15Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 42 6Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 44 6Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 46 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 22Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 49 41 63 65 67 69 66 41 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 Các 22249 46 61 66 61 66 65 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 40 616 61 66 65 66 61 67
Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 439
Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 443 Output: 6 4 Đếm số lượng hàng và cột của DataFrame bằng hình dạng.Ở đây, chúng tôi sẽ thử một cách tiếp cận khác để tính toán các hàng và cột của khung dữ liệu của tệp CSV đã nhập và đếm các hàng và cột bằng DF.Shape.df.shape. Python3Đầu ra: Đếm số lượng hàng và cột của DataFrame bằng cách sử dụng kích thướcKích thước trả về nhiều hàng và cột. tức là ở đây, số lượng hàng là 6 và số lượng cột là 4 vì vậy nhiều hàng và cột sẽ là 6*4 = 24. Python3
Các 15Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 42 6Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 44 6Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 46 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 22Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 49 41 63 65 67 69 66 41 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 226 44 46 46 66 48 6240 6242 6244 66 46 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 Các 616 61 66 65 66 61 67
11 Output: 24 Đếm số lượng các hàng của gấu trúc DataFrame bằng cách sử dụng Count () và Index.Sử dụng Count () và Index, chúng tôi có thể nhận được số lượng hàng có trong DataFrame. Python3
Các Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 41 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 42 6Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 44 6Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 46 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 48 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 49 41 63 65 67 69 66 41 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 48 6 44 46 46 66 48 6240 6242 6244 66 46 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 47 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 48 249 46 61 66 61 66 65 Input: {'name': ['Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura'], 'score': [98, 80, 60, 85, 49, 92], 'age': [20, 25, 22, 24, 21, 20], 'qualify_label': ['yes', 'yes', 'no','yes', 'no', 'yes']} Output: Number of Rows: 6 Number of Columns: 40 Các
79 import 481
85 Output: 6 6 Làm cách nào để đếm số lượng hàng trong Excel bằng Python?Nhập OpenPyxl dưới dạng XL WB = XL.load_workbook ("mẫu. xlsx", liệt kê) #2 dòng dưới làm như vậy.Tờ = WB.
Làm cách nào để đếm số lượng hàng trong Python?Bạn có thể sử dụng Len (df.index) để tìm số lượng hàng trong gấu trúc DataFrame, DF.Chỉ mục trả về phạm vi Index (start = 0, stop = 8, bước = 1) và sử dụng nó trên len () để lấy số lượng.len(df. index) to find the number of rows in pandas DataFrame, df. index returns RangeIndex(start=0, stop=8, step=1) and use it on len() to get the count.
Làm cách nào để đếm số lượng hàng trong excel pandas?Đếm số lượng hàng và cột của dataFrame bằng hàm len ().Hàm Len () trả về các hàng độ dài của DataFrame, chúng ta có thể lọc một số cột bằng DF.các cột để có được số lượng của các cột.using len() function. The len() function returns the length rows of the Dataframe, we can filter a number of columns using the df. columns to get the count of columns.
Làm cách nào để đếm số lượng hàng trong Excel?Chỉ cần nhấp vào tiêu đề cột. Thanh trạng thái, ở góc dưới bên phải của cửa sổ Excel của bạn, sẽ cho bạn biết số lượng hàng.Làm điều tương tự với các cột đếm, nhưng lần này nhấp vào bộ chọn hàng ở đầu bên trái của hàng.Nếu bạn chọn toàn bộ hàng hoặc cột, Excel chỉ đếm các ô có chứa dữ liệu.click the column header. The status bar, in the lower-right corner of your Excel window, will tell you the row count. Do the same thing to count columns, but this time click the row selector at the left end of the row. If you select an entire row or column, Excel counts just the cells that contain data. |