一、使用len()函数计算列表长度
import pandas as pd
# 创建一个列表
lst = ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']
# 计算列表长度
length = len(lst)
# 输出结果
print("列表的长度为：", length)
使用Python内置函数len()可以快速计算列表的长度。通过传入列表作为参数，返回列表中所包含元素的个数。
在Python Pandas中，我们同样可以使用len()函数来计算Series和DataFrame对象的长度。
二、使用shape属性获取列表长度
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
# 获取DataFrame对象的长度
shape = df.shape[0]
# 输出结果
print("DataFrame对象的长度为：", shape)
在Python Pandas中，DataFrame对象是由行和列组成的二维表格，因此我们可以使用DataFrame对象的shape属性获取其长度。该属性返回一个由行数和列数组成的元组(Tuple)，因此我们可以通过取元组的第一个元素来获取DataFrame对象的行数，即其长度。
同样，对于Series对象，我们可以使用shape属性的方式获取其长度。由于Series对象只有一列，因此shape属性返回的是一个整数值。
三、使用size属性获取列表长度
import pandas as pd
# 创建一个Series对象
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 获取Series对象的长度
size = s.size
# 输出结果
print("Series对象的长度为：", size)
在Python Pandas中，Series对象是由一维数组和索引组成的，因此我们可以使用Series对象的size属性获取其长度。该属性返回一个整数值，表示数组的大小。
对于DataFrame对象，我们同样可以使用size属性获取其长度，该属性返回DataFrame对象中元素的个数(即行数乘以列数)。
四、总结
本文介绍了三种常用的Python Pandas获取列表长度的方法，包括使用len()函数、shape属性和size属性。这些方法可以方便地计算Series和DataFrame对象的长度，并且适用于不同的数据结构。在实际的数据分析工作中，我们需要经常计算数据的长度，这些方法可以帮助我们更好地完成数据处理任务。
