Python / Pandas: compter le nombre de manquant/NaN dans chaque rangée

j'ai un jeu de données avec un grand nombre de lignes. Certaines valeurs sont NaN, comme ceci:

In [91]: df
Out[91]:
 1    3      1      1      1
 1    3      1      1      1
 2    3      1      1      1
 1    1    NaN    NaN    NaN
 1    3      1      1      1
 1    1      1      1      1

Et je veux compter le nombre de valeurs NaN dans chaque chaîne, il serait comme ceci:

In [91]: list = <somecode with df>
In [92]: list
    Out[91]:
     [0,
      0,
      0,
      3,
      0,
      0]

Quelle est la meilleure et la plus rapide façon de le faire?

28
demandé sur smci 2015-05-05 20:14:08

1 réponses

vous pouvez d'abord trouver si element est NaN ou pas isnull() puis prendre la ligne sage sum(axis=1)

In [195]: df.isnull().sum(axis=1)
Out[195]:
0    0
1    0
2    0
3    3
4    0
5    0
dtype: int64

Et, si vous voulez la sortie sous forme de liste, vous pouvez

In [196]: df.isnull().sum(axis=1).tolist()
Out[196]: [0, 0, 0, 3, 0, 0]

Ou utiliser count

In [130]: df.shape[1] - df.count(axis=1)
Out[130]:
0    0
1    0
2    0
3    3
4    0
5    0
dtype: int64
39
répondu Zero 2017-09-28 03:47:32