如何在Pandas中统计序列对象中的有效元素？

Pandas序列中的count()方法用于统计序列对象的有效元素。这意味着它统计序列对象中非空值的个数。

此方法只接受一个参数“level”，它接受一个整数值，用于选择多索引对象的特定级别，默认情况下参数值为None。

此计数方法的输出是一个整数值，表示给定序列中非空值的个数。

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())

解释

在下面的示例中，我们使用Python整数列表创建了一个Pandas序列。我们应用count()方法来获取序列中有效元素的个数。

输出

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

原始序列对象有两个NaN值，序列中共有13个元素。count()方法只统计序列中的有效元素，因此以下示例的输出为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())

解释

最初，我们使用Python整数列表创建了一个Pandas序列。之后，我们使用series.count()方法计算了序列中有效元素的总数。

输出

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

对于以下示例，有效元素的数量为5。

更新于：2022年3月9日

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