pandas 计算有值的行数 - Python

Pandas 是一个强大的数据处理库，它提供了丰富的功能来操作和分析数据。本文将介绍如何使用 pandas 计算有值的行数。

安装 pandas

在开始之前，你需要先安装 pandas。可以使用以下命令通过 pip 来安装 pandas：

pip install pandas

导入 pandas

安装完成后，我们可以导入 pandas 并创建一个数据集来演示如何计算有值的行数。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
        '年龄': [20, None, 18],
        '城市': ['北京', '上海', '深圳']}
df = pd.DataFrame(data)

现在我们有一个包含姓名、年龄和城市的数据集。

计算有值的行数

通过使用 pandas 的 dropna() 函数，我们可以删除含有缺失值的行，并得到一个新的数据集。然后，我们可以使用新的数据集的长度来计算有值的行数。

# 删除含有缺失值的行
new_df = df.dropna()

# 计算有值的行数
n_rows = len(new_df)

print(n_rows)

你将获得输出结果为 2，这表示在数据集中有两行是包含有值的。

总结

Pandas 提供了方便的功能来处理缺失值并计算有值的行数。通过使用 dropna() 函数，我们可以删除含有缺失值的行，并获得处理后的数据集。然后，使用新的数据集的长度即可得到有值的行数。

希望这篇介绍能帮助到你理解如何使用 pandas 计算有值的行数。有关更多关于 pandas 的信息和功能，请查阅官方文档。