用法:
DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric_only=False)
計算每一列或每一行的非 NA 單元格。
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。- 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
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
。
參數:
返回:
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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- Python pandas.DataFrame.ewm用法及代碼示例
- Python pandas.DataFrame.dot用法及代碼示例
- Python pandas.DataFrame.apply用法及代碼示例
- Python pandas.DataFrame.rename用法及代碼示例
- Python pandas.DataFrame.to_numpy用法及代碼示例
- Python pandas.DataFrame.dtypes用法及代碼示例
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注:本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.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。