Python 计算一列中的零个数

在数据处理中，我们经常需要统计一列数据中的零个数。这个问题看似简单，但如果数据量很大，直接遍历计数的方法效率会很低。本文将介绍几种高效计算一列中零个数的方法。

方法一：遍历计数

最简单的计算方法就是遍历一遍数组，遇到零就计数器加 1。代码如下：

def count_zeros(array):
    """
    计算数组中零的个数
    """
    count = 0
    for num in array:
        if num == 0:
            count += 1
    return count

这种方法的时间复杂度是 $O(n)$，不适用于大数据量的情况。

方法二：使用numpy库

numpy 库是 Python 数值计算和科学计算的核心库，它支持高效的数据结构和数据操作，特别是对于数组运算有很好的支持。我们可以使用 numpy 库的 count_nonzero 函数来计算 array 中非零元素的个数，再用 len 函数计算 array 的长度，两者相减就是零元素的个数。代码如下：

import numpy as np

def count_zeros(array):
    """
    计算数组中零的个数
    """
    return len(array) - np.count_nonzero(array)

这种方法的时间复杂度是 $O(1)$，非常高效。

方法三：使用pandas库

pandas 是另一个常用于数据处理的 Python 库，它提供了 Series 和 DataFrame 两种数据结构，可以用来处理一维和二维结构数据。我们可以将要处理的一维数组转为 pandas.Series 对象，然后使用 value_counts 方法统计每个元素出现的次数，此时就会自动将不存在的元素计入，包括零。代码如下：

import pandas as pd

def count_zeros(array):
    """
    计算数组中零的个数
    """
    s = pd.Series(array)
    value_counts = s.value_counts()
    if 0 in value_counts:
        return value_counts[0]
    else:
        return 0

这种方法的时间复杂度是 $O(n)$，略低于纯遍历计数的方法，但因为需要额外的数据结构，所以并不是最高效的方法。

以上就是三种计算一列中零个数的方法了，根据实际数据大小和具体场景可以选择不同的方法。如果数据量较大，建议使用 numpy 库的方法来计算，它具有极高的计算效率。