Pandas中如何统计每行非空值的数量

在本文中，我们将介绍如何使用Python库Pandas中的函数来统计DataFrame中每行非空值的数量。这个功能对于数据清洗和数据质量保证很重要，可以帮助我们发现数据集中的缺失值和异常值。

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构建DataFrame

首先，我们需要构建一个DataFrame用于演示如何统计每行非空值的数量。我们可以使用Pandas中的DataFrame函数，将一个二维数组转换为DataFrame对象。下面是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.array([[1, 2, np.nan],
                 [4, np.nan, 6],
                 [7, 8, 9]])
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

这个DataFrame包含3行和3列，其中存在两个缺失值。我们可以使用isnull()函数来判断哪些位置是缺失值：

>>> df.isnull()
       A      B      C
0  False  False   True
1  False   True  False
2  False  False  False

统计每行非空值的数量

要统计每行非空值的数量，我们可以使用count()函数。该函数返回每一列的非空值的数量，将这些数量相加就得到了每行的非空值的数量。

>>> df.count()
A    3
B    2
C    2
dtype: int64

我们注意到该函数返回一个Series对象，其中每个元素对应一个列的非空值的数量。我们可以使用sum()函数将这些元素相加，得到每一行的非空值的数量：

>>> df.count().sum()
7

因此，这个DataFrame中共有7个非空值。

如果我们想得到每一行的非空值的数量，我们可以使用axis=1参数来指定行方向：

>>> df.count(axis=1)
0    2
1    2
2    3
dtype: int64

因为第一行和第二行都包含1个缺失值，所以它们的非空值的数量为2。第三行中每个位置都是非空的，所以它的非空值的数量为3。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas库中的函数来统计DataFrame中每行非空值的数量。我们学习了如何构建DataFrame，如何判断DataFrame中缺失值的位置，如何使用count()函数来统计每列和每行的非空值的数量。这些技能对于数据清洗和数据分析都很有用。如果你想提高自己的数据分析技能，不妨多多练习和研究Pandas库的使用。