Python dask.dataframe.DataFrame.count用法及代码示例

用法: DataFrame.count(axis=None, split_every=False, numeric_only=None)

计算每一列或每一行的非 NA 单元格。

此文档字符串是从 pandas.core.frame.DataFrame.count 复制而来的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

值 None , NaN , NaT 和可选的 numpy.inf(取决于 pandas.options.mode.use_inf_as_na )被认为是 NA。

参数：

axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’}，默认 0: 如果为每列生成 0 或 ‘index’ 计数。如果为每一行生成 1 或 ‘columns’ 计数。
level：int 或 str，可选(Dask 中不支持): 如果轴是 MultiIndex(分层)，则沿特定的 level 计数，折叠成 DataFrame 。 str 指定级别名称。
numeric_only：布尔值，默认为 False: 仅包括 float , int 或 boolean 数据。

Series或DataFrame: 对于每一列/行，非 NA/空条目的数量。如果指定了 level ，则返回 DataFrame 。

例子：

从字典构造 DataFrame：

>>> df = pd.DataFrame({"Person":  
...                    ["John", "Myla", "Lewis", "John", "Myla"],
...                    "Age": [24., np.nan, 21., 33, 26],
...                    "Single": [False, True, True, True, False]})
>>> df  
   Person   Age  Single
0    John  24.0   False
1    Myla   NaN    True
2   Lewis  21.0    True
3    John  33.0    True
4    Myla  26.0   False

注意未计数的 NA 值：

>>> df.count()  
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64

每行的计数：

>>> df.count(axis='columns')  
0    3
1    2
2    3
3    3
4    3
dtype: int64

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.DataFrame.count。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

例子：