python中求dataframe有几个值

### 计算Pandas DataFrame中非空值数量的方法 为了计算Pandas DataFrame中非空值的数量,`count()` 方法是一个非常有效的方式。此方法会返回每一列中非NA/null观测值的数量[^1]。 对于整个DataFrame而言,可以直接调用 `df.count()` 来获得各列非空值计数的结果。如果想要得到的是行方向上的统计,则可以通过设置参数 `axis=1` 实现: ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建带有缺失值的数据框作为例子 df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, np.nan], 'C': [9, 10, 11] }) non_null_counts_per_column = df.count() print(non_null_counts_per_column) # 对于行来说 non_null_counts_per_row = df.count(axis=1) print(non_null_counts_per_row) ``` 另外一种方式是利用布尔索引来实现更灵活的操作。通过 `.notnull()` 或者其别名 `.notna()` 可以创建一个与原数据形状相同的布尔矩阵,其中True表示对应位置不是NaN/Null;接着再对该布尔数组求和即可得出相应维度上非空元素的总数。这种方法特别适合用于自定义条件筛选后的子集统计[^3]。 #### 示例代码展示两种不同轴向上非空值计数的方法 ```python # 使用 notnull 和 sum 统计每列非空值数目 column_non_null_sum = (df.notnull()).sum() print(column_non_null_sum) # 行级别的非空值统计 row_non_null_sum = (df.notnull()).sum(axis=1) print(row_non_null_sum) ```

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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