我有一个pandas数据帧Date，其中包含一个列，指示主题ID和每个主题的几个日期。
SubID date1 date2 .... daten
0 ID1 NaT NaN
1 ID2 2015-04-28 NaN
2 ID3 NaT NaN
日期（date1，date2，.... daten）包含NaT，NaN和yyyy-mm-dd形式的日期。
我想为每个SubID计算多少＆＃34; date＆＃34;列包含实际日期。
在这个小例子中我应该
SubID number of dates
0 ID1 0
1 ID2 1
2 ID3 0
答案 0 :(得分：1)
我认为您可以使用count按loc选择列：
df['number of dates'] = df.loc[:,'date1':].count(axis=1)
样品：
print (df)
SubID date1 date2
0 ID1 2015-04-28 2015-04-28
1 ID2 2015-04-28 NaT
2 ID3 NaT NaT
print (df.loc[:,'date1':])
date1 date2
0 2015-04-28 2015-04-28
1 2015-04-28 NaT
2 NaT NaT
df['number of dates'] = df.loc[:,'date1':].count(axis=1)
print (df)
SubID date1 date2 number of dates
0 ID1 2015-04-28 2015-04-28 2
1 ID2 2015-04-28 NaT 1
2 ID3 NaT NaT 0
set_index和reset_index的另一种解决方案：
df = df.set_index('SubID')
df['number of dates'] = df.count(axis=1)
df = df.reset_index()
print (df)
SubID date1 date2 number of dates
0 ID1 2015-04-28 2015-04-28 2
1 ID2 2015-04-28 NaT 1
2 ID3 NaT NaT 0
df = pd.read_pickle('df')
df['number of dates'] = df.loc[:,'date1':].count(axis=1)
print (df)
SubID val_1_kalender_val1_a1 val_2_kalender_val1_a1_1 \
0 h2h_ht_ehv_p001_2 NaT NaN
1 h2h_ht_ehv_p002_3 2015-04-28 NaN
2 h2h_ht_ehv_p003_1 NaT NaN
3 h2h_ht_ehv_p004_4 NaT NaN
4 h2h_ht_ehv_p005_4 NaT NaN
5 h2h_ht_ehv_p006_1 NaT NaN
6 h2h_ht_ehv_p007_1 NaT NaN
7 h2h_ht_ehv_p008_3 2015-07-08 2015-08-06 00:00:00
8 h2h_ht_ehv_p009_3 2015-06-03 NaN
9 h2h_ht_ehv_p010_3 NaT NaN
10 h2h_ht_ehv_p011_3 NaT NaN
11 NaN NaT NaN
12 h2h_ht_ehv_p013_1 NaT NaN
13 h2h_ht_ehv_p014_3 NaT NaN
14 h2h_ht_ehv_p015_1 NaT NaN
15 h2h_ht_ehv_p016_1 NaT NaN
16 h2h_ht_ehv_p017_3 NaT NaN
17 h2h_ht_ehv_p018_1 2015-06-26 2015-08-10 00:00:00
18 h2h_ht_ehv_p019_1 2015-06-18 2015-07-16 00:00:00
19 h2h_ht_ehv_p020_3 NaT NaN
20 h2h_ht_ehv_p021_3 2015-08-09 NaN
21 h2h_ht_ehv_p022_3 2015-07-05 NaN
22 h2h_ht_ehv_p023_3 NaT NaN
23 h2h_ht_ehv_p024_3 NaT NaN
24 h2h_ht_ehv_p025_3 NaT NaN
25 h2h_ht_ehv_p026_3 2015-09-12 NaN
26 h2h_ht_ehv_p027_3 NaT NaN
27 h2h_ht_ehv_p028_3 NaT NaN
28 h2h_ht_ehv_p029_3 NaT NaN
29 h2h_ht_ehv_p030_3 NaT NaN
.. ... ... ...
99 h2h_ht_ehv_p100_3 NaT NaN
100 h2h_ht_ehv_p101_3 NaT NaN
101 h2h_ht_ehv_p102_3 NaT NaN
102 h2h_ht_ehv_p103_1 2016-06-14 NaN
103 h2h_ht_ehv_p104_3 NaT NaN
104 NaN 2016-02-12 NaN
105 h2h_ht_ehv_p106_3 NaT NaN
106 h2h_ht_ehv_p107_3 NaT NaN
107 h2h_ht_ehv_p108_3 NaT NaN
108 h2h_ht_ehv_p109_3 NaT NaN
109 h2h_ht_ehv_p110_1 NaT NaN
110 h2h_ht_ehv_p111_1 NaT NaN
111 h2h_ht_ehv_p112_3 NaT NaN
112 h2h_ht_ehv_p113_3 NaT NaN
113 h2h_ht_ehv_p114_3 2016-06-06 NaN
114 h2h_ht_ehv_p115_1 NaT NaN
115 h2h_ht_ehv_p116_3 2016-03-18 NaN
116 h2h_ht_ehv_p117_3 NaT NaN
117 h2h_ht_ehv_p118_3 NaT NaN
118 NaN NaT NaN
119 h2h_ht_ehv_p120_3 NaT NaN
120 h2h_ht_ehv_p121_3 NaT NaN
121 h2h_ht_ehv_p122_3 NaT NaN
122 h2h_ht_ehv_p123_3 2016-06-21 NaN
123 h2h_ht_ehv_p124_3 NaT NaN
124 h2h_ht_ehv_p125_3 2016-03-29 NaN
125 h2h_ht_ehv_p126_3 NaT NaN
126 h2h_ht_ehv_p127_1 NaT NaN
127 h2h_ht_ehv_p128_3 NaT NaN
128 h2h_ht_ehv_p129_3 NaT NaN
val_3_kalender_val1_a1_2 val_4_kalender_val1_a1_3 \
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN
4 NaN NaN
5 NaN NaN
6 NaN NaN
7 NaN NaN
8 NaN NaN
9 NaN NaN
10 NaN NaN
11 NaN NaN
12 NaN NaN
13 NaN NaN
14 NaN NaN
15 NaN NaN
16 NaN NaN
17 NaN NaN
18 2015-07-17 00:00:00 2015-07-27 00:00:00
19 NaN NaN
20 NaN NaN
21 NaN NaN
22 NaN NaN
23 NaN NaN
24 NaN NaN
25 NaN NaN
26 NaN NaN
27 NaN NaN
28 NaN NaN
29 NaN NaN
.. ... ...
99 NaN NaN
100 NaN NaN
101 NaN NaN
102 NaN NaN
103 NaN NaN
104 NaN NaN
105 NaN NaN
106 NaN NaN
107 NaN NaN
108 NaN NaN
109 NaN NaN
110 NaN NaN
111 NaN NaN
112 NaN NaN
113 NaN NaN
114 NaN NaN
115 NaN NaN
116 NaN NaN
117 NaN NaN
118 NaN NaN
119 NaN NaN
120 NaN NaN
121 NaN NaN
122 NaN NaN
123 NaN NaN
124 NaN NaN
125 NaN NaN
126 NaN NaN
127 NaN NaN
128 NaN NaN
val_5_kalender_val1_a1_4 val_6_kalender_val1_a1_5 \
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN
4 NaN NaN
5 NaN NaN
6 NaN NaN
7 NaN NaN
8 NaN NaN
9 NaN NaN
10 NaN NaN
11 NaN NaN
12 NaN NaN
13 NaN NaN
14 NaN NaN
15 NaN NaN
16 NaN NaN
17 NaN NaN
18 2015-09-06 00:00:00 2015-10-03 00:00:00
19 NaN NaN
20 NaN NaN
21 NaN NaN
22 NaN NaN
23 NaN NaN
24 NaN NaN
25 NaN NaN
26 NaN NaN
27 NaN NaN
28 NaN NaN
29 NaN NaN
.. ... ...
99 NaN NaN
100 NaN NaN
101 NaN NaN
102 NaN NaN
103 NaN NaN
104 NaN NaN
105 NaN NaN
106 NaN NaN
107 NaN NaN
108 NaN NaN
109 NaN NaN
110 NaN NaN
111 NaN NaN
112 NaN NaN
113 NaN NaN
114 NaN NaN
115 NaN NaN
116 NaN NaN
117 NaN NaN
118 NaN NaN
119 NaN NaN
120 NaN NaN
121 NaN NaN
122 NaN NaN
123 NaN NaN
124 NaN NaN
125 NaN NaN
126 NaN NaN
127 NaN NaN
128 NaN NaN
val_7_kalender_val1_a1_6 val_8_kalender_val1_a1_7 \
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN
4 NaN NaN
5 NaN NaN
6 NaN NaN
7 NaN NaN
8 NaN NaN
9 NaN NaN
10 NaN NaN
11 NaN NaN
12 NaN NaN
13 NaN NaN
14 NaN NaN
15 NaN NaN
16 NaN NaN
17 NaN NaN
18 NaN NaN
19 NaN NaN
20 NaN NaN
21 NaN NaN
22 NaN NaN
23 NaN NaN
24 NaN NaN
25 NaN NaN
26 NaN NaN
27 NaN NaN
28 NaN NaN
29 NaN NaN
.. ... ...
99 NaN NaN
100 NaN NaN
101 NaN NaN
102 NaN NaN
103 NaN NaN
104 NaN NaN
105 NaN NaN
106 NaN NaN
107 NaN NaN
108 NaN NaN
109 NaN NaN
110 NaN NaN
111 NaN NaN
112 NaN NaN
113 NaN NaN
114 NaN NaN
115 NaN NaN
116 NaN NaN
117 NaN NaN
118 NaN NaN
119 NaN NaN
120 NaN NaN
121 NaN NaN
122 NaN NaN
123 NaN NaN
124 NaN NaN
125 NaN NaN
126 NaN NaN
127 NaN NaN
128 NaN NaN
val_9_kalender_val1_a1_8 number of dates
0 NaN 0
1 NaN 1
2 NaN 0
3 NaN 0
4 NaN 0
5 NaN 0
6 NaN 0
7 NaN 2
8 NaN 1
9 NaN 0
10 NaN 0
11 NaN 0
12 NaN 0
13 NaN 0
14 NaN 0
15 NaN 0
16 NaN 0
17 NaN 2
18 NaN 6
19 NaN 0
20 NaN 1
21 NaN 1
22 NaN 0
23 NaN 0
24 NaN 0
25 NaN 1
26 NaN 0
27 NaN 0
28 NaN 0
29 NaN 0
.. ... ...
99 NaN 0
100 NaN 0
101 NaN 0
102 NaN 1
103 NaN 0
104 NaN 1
105 NaN 0
106 NaN 0
107 NaN 0
108 NaN 0
109 NaN 0
110 NaN 0
111 NaN 0
112 NaN 0
113 NaN 1
114 NaN 0
115 NaN 1
116 NaN 0
117 NaN 0
118 NaN 0
119 NaN 0
120 NaN 0
121 NaN 0
122 NaN 1
123 NaN 0
124 NaN 1
125 NaN 0
126 NaN 0
127 NaN 0
128 NaN 0
[129 rows x 11 columns]