Pandas에서 DataFrame의 행(row)과 열(column) 개수를 확인할 때는 shape 속성을 사용합니다. shape는 별도의 인자 없이 호출할 수 있으며, (행의 수, 열의 수) 형태의 튜플(tuple)을 반환해 데이터의 크기를 한눈에 파악할 수 있게 해줍니다.
이번 글에서는 실제 CSV 파일을 불러와 행과 열의 개수를 구하는 전체 과정을 예제와 함께 살펴보겠습니다.
1. 예제 파일 준비
먼저 아래 경로처럼 바탕화면(Desktop)에 CSV 파일이 저장되어 있다고 가정합니다.
C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv
2. CSV 파일 불러오기
pd.read_csv() 함수를 사용해 CSV 파일을 DataFrame으로 읽어옵니다.
import pandas as pd
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
3. shape 속성으로 행·열 개수 확인
DataFrame의 행과 열 개수는 다음 한 줄이면 충분합니다.
dataFrame.shape
전체 예제 코드
지금까지의 내용을 하나로 합친 전체 코드는 다음과 같습니다.
import pandas as pd
# CSV 파일 읽기
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
print("DataFrame...\n", dataFrame)
# DataFrame의 행과 열 개수 세기
print("\nNumber of rows and columns in our DataFrame = ", dataFrame.shape)
# 상위 5개 행만 출력하기
print("\nDataFrame with specific number of rows...\n", dataFrame.head(5))
실행 결과
위 코드를 실행하면 다음과 같은 출력 결과를 얻을 수 있습니다.
DataFrame...
Car Place UnitsSold
0 Audi Bangalore 80
1 Porsche Mumbai 110
2 RollsRoyce Pune 100
3 BMW Delhi 95
4 Mercedes Hyderabad 80
5 Lamborghini Chandigarh 80
6 Audi Mumbai 100
7 Mercedes Pune 120
8 Lamborghini Delhi 100
Number of rows and columns in our DataFrame = (9, 3)
DataFrame with specific number of rows ...
Car Place UnitsSold
0 Audi Bangalore 80
1 Porsche Mumbai 110
2 RollsRoyce Pune 100
3 BMW Delhi 95
4 Mercedes Hyderabad 80
결과 해석
shape가 반환한 값은 (9, 3)입니다. 이는 해당 DataFrame에 총 9개의 행과 3개의 열(Car, Place, UnitsSold)이 있다는 의미입니다. 또한 head(5)를 사용하면 상위 5개 행만 따로 확인할 수 있어, 대용량 데이터를 빠르게 미리보기할 때 매우 유용합니다.
참고: len() 함수로 각각 구하기
shape 외에도 len() 함수를 활용하면 행과 열의 개수를 각각 구할 수 있습니다.
row_count = len(dataFrame) # 또는 len(dataFrame.index) col_count = len(dataFrame.columns) print(row_count, col_count) # 출력: 9 3