获取Pandas数据框架（DataFrame）的行数和列数是一项常见的任务，该任务可以通过以下几种方式来完成：
获取数据框架的行数
- 使用
.shape属性
我们可以使用Pandas提供的.shape属性来获取数据框架的行数和列数。.shape属性返回一个元组，包含两个值：第一个值为数据框架的行数，第二个值为数据框架的列数。
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
row_num = df.shape[0] # 获取行数
print('行数为：', row_num)
在上述示例代码中，通过pd.read_csv()函数读取了一个CSV文件，并将其存储在名为df的数据框架中。我们通过.shape属性获取了该数据框架的行数，并将其存储在row_num变量中，最后打印出行数。
- 使用
.count()方法
我们也可以使用Pandas提供的.count()方法来获取数据框架中非空值的数量，从而得到数据框架的行数。
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
row_num = df.count()[0] # 获取行数
print('行数为：', row_num)
在上述示例代码中，通过pd.read_csv()函数读取了一个CSV文件，并将其存储在名为df的数据框架中。我们通过.count()方法获取了该数据框架中非空值的数量，并通过索引0来获取该数量，从而得到数据框架的行数，最后打印出行数。
获取数据框架的列数
- 使用
.shape属性
我们可以使用Pandas提供的.shape属性来获取数据框架的行数和列数。.shape属性返回一个元组，包含两个值：第一个值为数据框架的行数，第二个值为数据框架的列数。
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
col_num = df.shape[1] # 获取列数
print('列数为：', col_num)
在上述示例代码中，通过pd.read_csv()函数读取了一个CSV文件，并将其存储在名为df的数据框架中。我们通过.shape属性获取了该数据框架的列数，并将其存储在col_num变量中，最后打印出列数。
- 使用
.columns属性
我们可以使用Pandas提供的.columns属性来获取数据框架中所有列的名称，从而得到数据框架的列数。
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
col_num = len(df.columns) # 获取列数
print('列数为：', col_num)
在上述示例代码中，通过pd.read_csv()函数读取了一个CSV文件，并将其存储在名为df的数据框架中。我们通过len()函数获取该数据框架中所有列的数量，从而得到数据框架的列数，最后打印出列数。
总结：
以上就是获取Pandas数据框架的行数和列数的完整攻略，我们可以通过.shape属性、.count()方法、.columns属性以及len()函数来实现该任务。在实际应用中，我们可以根据不同的需求选择不同的方法。