在pandas数据框中计算元素数量

Question

任何关于如何优雅地对我数据框中每一列进行以下计数的建议：

• 该列中数字元素（任何值）的数量
• 该列中非零数字元素的数量

这里有一些生成类似数据框的代码（但要小得多）：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#from matplotlib import style
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(data=np.random.random_integers(low=0,high=10,size=(50,1)),
                  columns=['all']
                  )

# set up the grouping
g = df.groupby(pd.cut(df['all'],[-1,2,4,6,8,10]))
for name, data in g.groups.items():
    df[name] = df.loc[data]['all']

这将生成一个类似下面这样的数据框：

- Emily Beth

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你期望输出超出了吗？ - BENY

Answer 1

你可以不使用apply来完成这个操作：

In [11]: df.notnull().sum()
Out[11]:
all        50
(-1, 2]    12
(2, 4]     12
(4, 6]      7
(6, 8]     10
(8, 10]     9
dtype: int64

In [12]: (df.notnull() & (df != 0)).sum()
Out[12]:
all        46
(-1, 2]     8
(2, 4]     12
(4, 6]      7
(6, 8]     10
(8, 10]     9
dtype: int64

注意：计算 True 值的数量与取它们的总和相同。

- Andy Hayden

Answer 2

计算列中数值（任何值）的元素数量

df.apply(lambda x : x.notnull().sum())
Out[262]: 
all        50
(8, 10]     9
(-1, 2]    12
(4, 6]      9
(2, 4]     12
(6, 8]      8
dtype: int64

计算该列中为数值且不为零的元素数量

df.mask(df==0).apply(lambda x : x.notnull().sum())
Out[263]: 
all        48
(8, 10]     9
(-1, 2]    10
(4, 6]      9
(2, 4]     12
(6, 8]      8
dtype: int64

- BENY