Question

我有这样的数据帧，数据：

Site code    Col1  Col2  Col3
A5252        24    53     NaN
A5636        36    NaN    NaN
A4366        NaN   NaN    NaN
A7578        42    785    24

我想要计算一些有一些价值的列，但没有NaN。期望的输出：

 Site code   Col1  Col2  Col3  Count
    A5252     24    53     NaN    2
    A5636     36    NaN    NaN    1
    A4366     NaN   NaN    NaN    0
    A7578     42    785    24     3

对此有点反对： df = data.isnull（）。sum（axis = 1）

Answer 1

需要将isnull更改为notnull：

#if first columns is not index, set it
data = data.set_index('Site code')
data['Count'] = data.notnull().sum(axis=1)

或使用函数DataFrame.count：

data = data.set_index('Site code')
data['Count'] = data.count(axis=1)
print (data)
           Col1   Col2  Col3  Count
Site code                          
A5252      24.0   53.0   NaN      2
A5636      36.0    NaN   NaN      1
A4366       NaN    NaN   NaN      0
A7578      42.0  785.0  24.0      3

按loc选择列的另一种解决方案（Site code是列，而不是index）：

print (data.loc[:, 'Col1':])
   Col1   Col2  Col3
0  24.0   53.0   NaN
1  36.0    NaN   NaN
2   NaN    NaN   NaN
3  42.0  785.0  24.0

data['Count'] = data.loc[:, 'Col1':].count(axis=1)
print (data)
  Site code  Col1   Col2  Col3  Count
0     A5252  24.0   53.0   NaN      2
1     A5636  36.0    NaN   NaN      1
2     A4366   NaN    NaN   NaN      0
3     A7578  42.0  785.0  24.0      3

来自Jon Clements的另一个好主意 - 使用filter：

data['Count'] = data.filter(regex="^Col").count(axis=1)
print (data)

  Site code  Col1   Col2  Col3  Count
0     A5252  24.0   53.0   NaN      2
1     A5636  36.0    NaN   NaN      1
2     A4366   NaN    NaN   NaN      0
3     A7578  42.0  785.0  24.0      3

Answer 2

简单使用notnull()

import pandas as pd
df = pd.read_csv("your_csv.csv")

df['count'] = df.notnull().sum(axis=1)

print(df)

另外，要向数据框添加列，只需使用：

df['new_column_name'] = newcolumn

输出：

Site code   Col1  Col 2  Col3  count
    A5252     24    53     NaN    2
    A5636     36    NaN    NaN    1
    A4366     NaN   NaN    NaN    0
    A7578     42    785    24     3

计算pandas中每行的一些值的列数

2 个答案: