Pandas教程-Pandas DataFrame.count()

Pandas 中的 count() 方法被定义为一种用于计算每列或每行中非 NA 单元格数量的方法。它还适用于非浮点数据。

语法:

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

参数:

• axis: {0 或 'index', 1 或 'columns'}，默认值为 0 0 或 'index' 用于逐行计算，而 1 或 'columns' 用于逐列计算。
• level: int 或 str 这是一个可选参数。如果轴是分层的，则沿着特定级别计数并折叠到 DataFrame 中。
• numeric_only: bool，默认值为 False 它仅包括 int、float 或布尔数据。

返回值:

如果指定了级别，则返回 Series 或 DataFrame 的计数。

示例 1: 下面的示例演示了 count() 的工作方式。

import pandas as pd  
import numpy as np  
info = pd.DataFrame({"Person":["Parker", "Smith", "William", "John"],  
"Age": [27., 29, np.nan, 32]  
info.count()  

输出

Person    5
Age       3
dtype: int64

示例 2: 如果我们想要对每行进行计数，我们可以使用 axis 参数。下面的代码演示了 axis 参数的工作方式。

import pandas as pd  
import numpy as np  
info = pd.DataFrame({"Person":["Parker", "Smith", "William", "John"],  
"Age": [27., 29, np.nan, 32]  
info.count(axis='columns')  

输出

0       2
1       2
2       1
3       2
dtype: int64