Question

我想在每个Dataframe列中打印一条语句，向我显示零值和负值计数。

我的输入将类似于：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [-3, -2, 0], 'b': [-2, 2, 5], 'c': [-1, 0, 7], 'd': [1, 4, 8]})

哪些印刷品：

   a  b  c  d
0 -3 -2 -1  1
1 -2  2  0  4
2  0  5  7  8

我想要的输出是：

Negatives Found:
a    2
b    1
c    1
d    0

Zeros Found:
a    1
b    0
c    1
d    0

我找不到一种简单的方法来实现这一点，而无需使用以下方法从数据框创建数据框：

df_neg = df < 0
df_zero = df == 0

但是，这仅在True或False时计数。

进行可打印并“容易”在较大数据集上运行的计数的最佳方法是什么？

Answer 1

您可以使用where和count

df.where(condition).count()

df = pd.DataFrame({'a': [-3, -2, 0], 'b': [-2, 2, 5], 'c': [-1, 0, 7], 'd': [1, 4, 8]})
print('Negatives Found:')
print(df.where(df < 0).count())
print('Zeros Found:')
print(df.where(df == 0).count())

此打印

Negatives Found:
a    2
b    1
c    1
d    0

Zeros Found:
a    1
b    0
c    1
d    0

Answer 2

这是您尝试过的方法：

否定词：

(df<0).sum()

零：

(df==0).sum()

如果这对您不利，并且您真的不想生成布尔型的掩码并计算它们（以为我不知道为什么会打扰您），请告诉我，您可以循环的结果相同

Answer 3

您可以简单地：

print(df[df<0].count())
print(df[df==0].count())

a    2
b    1
c    1
d    0
dtype: int64
a    1
b    0
c    1
d    0
dtype: int64

计算和打印数据框中每列的零和负值

3 个答案: