如何在Pandas中統計序列物件中的有效元素？

Pandas序列中的count()方法用於統計序列物件的有效元素。這意味著它統計序列物件中非空值的個數。

此方法只接受一個引數“level”，它接受一個整數值，用於選擇多索引物件的特定級別，預設情況下引數值為None。

此計數方法的輸出是一個整數值，表示給定序列中非空值的個數。

示例1

import pandas as pd
import numpy as np

#create a pandas Series
series = pd.Series([18,23,44,32,np.nan,76,34,1,4,np.nan,21,34,90])

print(series)

print("apply count method: ",series.count())

解釋

在下面的示例中，我們使用Python整數列表建立了一個Pandas序列。我們應用count()方法來獲取序列中有效元素的個數。

輸出

0  18.0
1  23.0
2  44.0
3  32.0
4   NaN
5  76.0
6  34.0
7   1.0
8   4.0
9   NaN
10 21.0
11 34.0
12 90.0
dtype: float64
apply count method: 11

原始序列物件有兩個NaN值，序列中共有13個元素。count()方法只統計序列中的有效元素，因此以下示例的輸出為11。

示例2

import pandas as pd
import numpy as np

#create a pandas Series
series = pd.Series([98,2,32,45,56])

print(series)

print("apply count method: ",series.count())

解釋

最初，我們使用Python整數列表建立了一個Pandas序列。之後，我們使用series.count()方法計算了序列中有效元素的總數。

輸出

0 98
1  2
2 32
3 45
4 56
dtype: int64
apply count method: 5

對於以下示例，有效元素的數量為5。

Gireesha Devara

更新於：2022年3月9日

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