Pandas DataFrame Count 方法

介绍

在本实验中，我们将学习 Pandas DataFrame 类中的 count() 方法。count() 方法用于计算 DataFrame 中每列或每行的非空值数量。

虚拟机提示

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有时，你可能需要等待几秒钟，直到 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。

如果你在学习过程中遇到问题，可以随时向 Labby 寻求帮助。实验结束后请提供反馈，我们将及时为你解决问题。

导入必要的库

首先，让我们导入本实验所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

创建 DataFrame

接下来，让我们创建一个 DataFrame，用于本实验中的示例。我们的 DataFrame 将包含学生的信息，例如他们的姓名、学号、科目和分数。

df = pd.DataFrame([
    ['Abhishek', '101', 'Science', 90],
    ['Anurag', '102', None, 85]
], columns=['Name', 'Roll No', 'Subject', 'Marks'])

统计每列的非空值数量

要统计 DataFrame 中每列的非空值数量，我们可以使用不带任何参数的 count() 方法。这将返回一个 Series 对象，其中索引表示列名，值表示每列中非空值的数量。

column_counts = df.count()
print(column_counts)

输出：

Name       2
Roll No    2
Subject    1
Marks      2
dtype: int64

统计每行的非空值数量

要统计 DataFrame 中每行的非空值数量，我们可以使用 count() 方法并将 axis 参数设置为 1。这将返回一个 Series 对象，其中索引表示行号，值表示每行中非空值的数量。

row_counts = df.count(axis=1)
print(row_counts)

输出：

0    4
1    3
dtype: int64

统计每行的数值型非空值数量

如果我们只想统计每行中数值型的非空值数量，可以使用 count() 方法并将 numeric_only 参数设置为 True。这将仅统计具有数值型数据类型（如 float、int）的列，并排除非数值型数据类型（如 object）的列。

numeric_counts = df.count(numeric_only=True)
print(numeric_counts)

输出：

Roll No    2
Marks      2
dtype: int64

总结

恭喜！你已经成功完成了这个关于 Pandas DataFrame count() 方法的实验。在本实验中，你学习了如何使用 count() 方法统计 DataFrame 中每列或每行的非空值数量。你还学习了如何通过 numeric_only 参数仅统计数值型的非空值。继续练习并探索 Pandas 库的其他方法，以更熟练地使用 Python 进行数据分析和处理。祝你编程愉快！