Zählen Sie die Anzahl der Nicht-NaN-Einträge in jeder Spalte des Datenrahmens

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Ich habe einen wirklich großen DataFrame und habe mich gefragt, ob es einen kurzen Weg (ein oder zwei Zeilen) gibt, um die Anzahl der Nicht-NaN-Einträge in einem DataFrame zu ermitteln. Ich möchte diese Spalte nicht einzeln ausführen, da ich fast 1000 Spalten habe.

df1 = pd.DataFrame([(1,2,None),(None,4,None),(5,None,7),(5,None,None)], 
                    columns=['a','b','d'], index = ['A', 'B','C','D'])

    a   b   d
A   1   2 NaN
B NaN   4 NaN
C   5 NaN   7
D   5 NaN NaN

Ausgabe:

a: 3
b: 2
d: 1

— weinen
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1

df1 [df1.notnull ()]. count () dies scheint funktioniert zu haben

— cryp

3

Die zusätzliche Indizierung mit df1.notnull()ist nicht erforderlich, da countNullwerte ohnehin ignoriert werden.

— Alex Riley

1

Im Gegensatz dazu series.value_counts(..., dropna=False)gibt es keine Option df.count(), um NA-Zählungen direkt zu erhalten.

— smci

133

Die count()Methode gibt die Anzahl der Nichtwerte NaNin jeder Spalte zurück:

>>> df1.count()
a    3
b    2
d    1
dtype: int64

count(axis=1)Gibt NaNin ähnlicher Weise die Anzahl der Nichtwerte in jeder Zeile zurück.

— Alex Riley
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0

Wenn Sie die Gesamtzählwerte summieren möchten, die nicht NAN sind, können Sie dies tun.

np.sum(df.count())

— Hemanta
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