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