Python Pandas Series.count()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.count()函数返回给定Series对象中非NA/null观测值的数量。

语法: Series.count(level=None)

参数:
level : 如果轴是一个多指标（分层），沿着一个特定的层次计数，折叠成一个更小的系列。

返回 : nobs : int 或 Series (如果指定级别)

示例#1：使用Series.count()函数来查找给定系列对象中非缺失值的数量。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([80, 25, 3, 25, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.count()函数来查找给定系列对象中非缺失值的计数。

# find the count of non-missing values
# in the given series object
result = sr.count()
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.count()函数已经成功地返回了给定系列对象中非缺失值的数量。

示例#2 :使用Series.count()函数来查找给定系列对象中非缺失值的数量。给定的系列对象包含一些缺失的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, None, None, 18, 65, None, 32, 10, 5, 24, None])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.count()函数来查找给定系列对象中非缺失值的数量。

# find the count of non-missing values
# in the given series object
result = sr.count()
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.count()函数已经成功地返回了给定系列对象中非缺失值的数量。