如何计算pandas dataFrame中的值

Question

与用于计算Nan值的df.isnull().sum()类似，我希望计算另一个值：'MISSED'。

有人知道熊猫中是否有任何内置功能可以做到这一点，或者如何做到这一点？

Answer 1

使用values表示numpy boolen数组和sum所有True s：

df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                   'B':[4,5,4,5,5,'missed'],
                   'C':['missed',8,9,4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,1,0],
                   'E':['missed',3,6,9,2,'missed'],
                   'F':list('aaabbb')})

print (df)
   A       B       C  D       E  F
0  a       4  missed  1  missed  a
1  b       5       8  3       3  a
2  c       4       9  5       6  a
3  d       5       4  7       9  b
4  e       5       2  1       2  b
5  f  missed       3  0  missed  b

count = (df.values == 'missed').sum()
print (count)
4