绘制值 counta - Python

当需要统计某个数据集合中非空单元格的数量时，可以使用 COUNTA 函数。在Python中，我们可以使用 pandas 库来实现该功能。

1. 安装 pandas

要使用 pandas，需要先安装它。可以通过以下命令轻松安装：

pip install pandas

2. 统计非空单元格

在 pandas 中，可以使用 count 函数来统计非空单元格的数量。以下是一些示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小李'],
        '语文成绩': [85, 76, None, 90],
        '数学成绩': [90, 88, 92, None],
        '英语成绩': [92, None, 88, 84]}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计每列中非空单元格的数量
count = df.count()
print(count)

输出：

姓名        4
语文成绩     3
数学成绩     3
英语成绩     3
dtype: int64

上述示例代码中，我们创建了一个包含 4 个学生成绩的数据集，并使用 count 函数统计了每列中非空单元格的数量。

3. 绘制值分布图

在统计完数据集中每列非空单元格的数量后，我们可以使用 matplotlib 库来绘制柱形图，以便更直观地了解值的分布情况。以下是示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据集
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小李'],
        '语文成绩': [85, 76, None, 90],
        '数学成绩': [90, 88, 92, None],
        '英语成绩': [92, None, 88, 84]}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计每列中非空单元格的数量，并绘制柱形图
count = df.count()
plt.bar(count.index, count)
plt.title('非空单元格数量')
plt.xlabel('列名')
plt.ylabel('数量')
plt.show()

输出：

上述示例代码中，我们使用 matplotlib 库的 bar 函数绘制了一个柱形图，用于展示每列中非空单元格的数量。其中 count.index 表示使用数据集中列名作为 x 轴，count 表示使用每列非空单元格数量作为 y 轴，plt.title、plt.xlabel 和 plt.ylabel 分别表示设置图表标题、x 轴标签和 y 轴标签。

代码片段

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据集
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小李'],
        '语文成绩': [85, 76, None, 90],
        '数学成绩': [90, 88, 92, None],
        '英语成绩': [92, None, 88, 84]}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计每列中非空单元格的数量，并绘制柱形图
count = df.count()
plt.bar(count.index, count)
plt.title('非空单元格数量')
plt.xlabel('列名')
plt.ylabel('数量')
plt.show()

结论

通过使用 pandas 库的 count 函数和 matplotlib 库的 bar 函数，可以方便地统计数据集中非空单元格的数量，并将其可视化为柱形图。这为数据分析提供了很大的便利。