Python Pandas dataframe.count()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas dataframe.count()用于计算编号。跨给定轴的非NA /空观测值。它也适用于非浮点数类型数据。

用法： DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric_only=False)

参数：
axis:0或“索引”表示行，1或“列”表示列
level:如果轴是MultiIndex(分层)，则沿特定级别计数，并折叠为DataFrame
numeric_only:仅包含浮点，整数，布尔数据

返回：count：Series(如果指定级别，则为DataFrame)

范例1：采用count()函数查找行轴上的非NA /空值的数量。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating a dataframe using dictionary 
df = pd.DataFrame({"A":[-5, 8, 12, None, 5, 3],  
                   "B":[-1, None, 6, 4, None, 3], 
                   "C:["sam", "haris", "alex", np.nan, "peter", "nathan"]}) 
  
# Printing the dataframe 
df

现在找到整个行轴上的非NA值的计数

# axis = 0 indicates row 
df.count(axis = 0)

输出：

范例2：采用count()函数查找整个列中的非NA /空值的数量。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating a dataframe using dictionary 
df = pd.DataFrame({"A":[-5, 8, 12, None, 5, 3], 
                   "B":[-1, None, 6, 4, None, 3],  
                   "C:["sam", "haris", "alex", np.nan, "peter", "nathan"]}) 
  
# Find count of non-NA across the columns 
df.count(axis = 1)

输出：

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas 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。