📅 最后修改于: 2020-10-29 01:53:32 🧑 作者: Mango
Pandas count()定义为一种用于计算每一列或每一行的非NA单元数的方法。也适合处理非浮动数据。
DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric_only=False)
axis： {0或’index’，1或’columns’}，默认值0 0或’index’用于行，而1或’columns’用于列。level： int或str这是一个可选参数。如果轴是分层轴，则它与特定级别一起计数并折叠到DataFrame中。numeric_only：布尔值，默认值为False ，仅包含int，float或Boolean数据。如果指定级别，则返回Series或DataFrame的计数。
示例1：下面的示例演示count()的工作。
import pandas as pd
import numpy as np
info = pd.DataFrame({"Person":["Parker", "Smith", "William", "John"],
"Age": [27., 29, np.nan, 32]
info.count()
输出量
Person 5
Age 3
dtype: int64
示例2：如果我们要为每一行计数，则可以使用axis参数。以下代码演示了axis参数的工作方式。
import pandas as pd
import numpy as np
info = pd.DataFrame({"Person":["Parker", "Smith", "William", "John"],
"Age": [27., 29, np.nan, 32]
info.count(axis='columns')
输出量
0 2
1 2
2 1
3 2
dtype: int64