En Python, la fonction intégrée len() renvoie la longueur (nombre d’éléments, de caractères, etc.) d’objets de différents types, tels que des listes, des chaînes, des dictionnaires, etc.
Cet article décrit le contenu suivant.
- Obtenir le nombre d’éléments dans la liste avec len()
- Obtenir le nombre d’éléments dans le tuple avec len()
- Obtenir le nombre d’éléments dans l’ensemble avec len()
- Obtenir le nombre d’éléments dans dict avec len()
- Obtenir le nombre de caractères dans str avec len()
- len() pour numpy.ndarray
- len() pour pandas.DataFrame et pandas.Series
- len() pour les nombres (int, float, etc.)
Obtenir le nombre d’éléments dans la liste avec len()
Si la liste est passée à len(), le nombre d’éléments est renvoyé.
l = [0, 1, 2]
print(len(l))
# 3
Voir l’article suivant pour plus de détails, notamment le cas des listes à deux dimensions (listes de listes).
Obtenir le nombre d’éléments dans le tuple avec len()
Si tuple est passé à len(), le nombre d’éléments est renvoyé.
t = (0, 1, 2)
print(len(t))
# 3
Obtenir le nombre d’éléments dans l’ensemble avec len()
Si set est passé à len(), le nombre d’éléments est renvoyé.
s = {0, 1, 2}
print(len(s))
# 3
Pour plus d’informations sur l’ensemble, consultez l’article suivant.
Obtenir le nombre d’éléments dans dict avec len()
Si un dictionnaire dict est passé à len(), le nombre d’éléments est renvoyé.
d = {'key0': 0, 'key1': 1, 'key2': 2}
print(len(d))
# 3
Obtenir le nombre de caractères dans str avec len()
Si une chaîne str est passée à len(), le nombre de caractères est renvoyé.
s = 'abcde'
print(len(s))
# 5
Pour plus d’informations sur les séquences d’échappement, les sauts de ligne, etc., consultez l’article suivant.
len() pour numpy.ndarray
Si un tableau NumPy ndarray est passé à len(), la taille de la première dimension est renvoyée.
import numpy as np
a_1d = np.arange(3)
print(a_1d)
# [0 1 2]
print(len(a_1d))
# 3
a_2d = np.arange(12).reshape((3, 4))
print(a_2d)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
print(len(a_2d))
# 3
a_3d = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
print(a_3d)
# [[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
# [[12 13 14 15]
# [16 17 18 19]
# [20 21 22 23]]]
print(len(a_3d))
# 2
Utilisez les attributs shape et size pour obtenir la taille de chaque dimension et le nombre de tous les éléments. Voir les articles suivants pour plus de détails.
len() pour pandas.DataFrame et pandas.Series
Vous pouvez obtenir le nombre de lignes en passant pandas.DataFrame à len() et le nombre d’éléments en passant pandas.Series.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)
# A B
# a 0 3
# b 1 4
# c 2 5
print(len(df))
# 3
s = pd.Series([0, 1, 2], index=['a', 'b', 'c'])
print(s)
# a 0
# b 1
# c 2
# dtype: int64
print(len(s))
# 3
Si vous souhaitez obtenir le nombre de colonnes ou le nombre de tous les éléments d’un pandas.DataFrame, utilisez les attributs shape et size. Voir l’article suivant pour plus de détails.
len() pour les nombres (int, float, etc.)
Passer un objet qui n’a pas la méthode spéciale __len__ à len() génère l’erreur TypeError.
Notez que pour les types intégrés, les nombres (int et float) et les valeurs booléennes (bool) génèrent l’erreur.
# print(len(100))
# TypeError: object of type 'int' has no len()
# print(len(0.1))
# TypeError: object of type 'float' has no len()
# print(len(True))
# TypeError: object of type 'bool' has no len()