根据另一特定列，显示特定列的缺失值

Question

我可以为您进行翻译。以下是需要翻译的文本：

这是我的问题。

假设我有一个数据框，其中有两列，看起来像这样：

 Type   | Killed
_______ |________
 Dog        1
 Dog       nan
 Dog       nan
 Cat        4
 Cat       nan
 Cow        1
 Cow       nan

我希望能够根据类型显示所有Killed中的缺失值，并对其进行计数。

我的期望结果应该类似于这样：

Type | Sum(isnull)
Dog       2
Cat       1
Cow       1

有没有办法显示这个？

- Phurich.P

Answer 1

你可以使用布尔索引和value_counts：

print (df.ix[df.Killed.isnull(), 'Type'].value_counts().reset_index(name='Sum(isnull)'))

  index  Sum(isnull)
0   Dog            2
1   Cow            1
2   Cat            1

或者聚合size，这似乎更快：

print (df[df.Killed.isnull()]
            .groupby('Type')['Killed']
            .size()
            .reset_index(name='Sum(isnull)'))

  Type  Sum(isnull)
0  Cat           1
1  Cow           1
2  Dog           2

时间：

df = pd.concat([df]*1000).reset_index(drop=True)

In [30]: %timeit (df.ix[df.Killed.isnull(), 'Type'].value_counts().reset_index(name='Sum(isnull)'))
100 loops, best of 3: 5.36 ms per loop

In [31]: %timeit (df[df.Killed.isnull()].groupby('Type')['Killed'].size().reset_index(name='Sum(isnull)'))
100 loops, best of 3: 2.02 ms per loop

- jezrael

Answer 2

我可以为你获取 isnull 和 notnull 两者

isnull = np.where(df.Killed.isnull(), 'isnull', 'notnull')
df.groupby([df.Type, isnull]).size().unstack()

- piRSquared