Python dask.dataframe.DataFrame.count用法及代碼示例

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

計算每一列或每一行的非 NA 單元格。

此文檔字符串是從 pandas.core.frame.DataFrame.count 複製而來的。

可能存在與 Dask 版本的一些不一致之處。

值 None , NaN , NaT 和可選的 numpy.inf(取決於 pandas.options.mode.use_inf_as_na )被認為是 NA。

參數：

axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’}，默認 0: 如果為每列生成 0 或 ‘index’ 計數。如果為每一行生成 1 或 ‘columns’ 計數。
level：int 或 str，可選(Dask 中不支持): 如果軸是 MultiIndex(分層)，則沿特定的 level 計數，折疊成 DataFrame 。 str 指定級別名稱。
numeric_only：布爾值，默認為 False: 僅包括 float , int 或 boolean 數據。

Series或DataFrame: 對於每一列/行，非 NA/空條目的數量。如果指定了 level ，則返回 DataFrame 。

例子：

從字典構造 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

注意未計數的 NA 值：

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

每行的計數：

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

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注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.dataframe.DataFrame.count。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：