Python | 熊猫 DataFrame.count()

熊猫 (Pandas) 是 Python 中用于数据分析的库。熊猫 DataFrame 是一种类似于表格的数据结构，可以使用熊猫提供的函数对其进行操作和处理。

DataFrame.count() 函数是熊猫 DataFrame 中的一个函数，用于统计每一列中非空值的数量。返回值为一个 Series 对象，其中包含每列中非空值的数量。

语法

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

参数说明：

• axis: 统计的方向，0表示列，1表示行，默认为列；
• level: 如果 DataFrame 是一个多级索引，则可以通过 level 参数指定要进行统计的索引级别，默认为 None；
• numeric_only: 是否仅统计数值类型的列，默认为 False。

示例

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['小明', '小红', '小王', '小李', '小张', '小赵'],
    'Age': [20, 21, 22, 23, 24, None],
    'Gender': ['M', 'F', None, 'M', 'M', 'F'],
    'Height': [170.0, None, 165.0, 175.0, None, 168.0],
    'Weight': [65.0, 60.0, 55.0, None, None, 50.0]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.count())

输出结果：

Name      6
Age       5
Gender    4
Height    4
Weight    3
dtype: int64

以上示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄、性别、身高、体重的数据表。其中有一些单元格是缺失的。我们使用 DataFrame.count() 统计了每一列中非空值的数量，并得到了上面的输出结果。

结论

• DataFrame.count() 函数可以用于统计每一列中非空值的数量；
• 返回值为一个 Series 对象，其中包含每列中非空值的数量；
• 可以通过参数控制统计的方向、索引级别和是否只统计数值类型的列。