pandas.DataFrame.count

DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric_only=False) [source]

Подсчёт ненулевых ячеек для каждого столбца или строки.

Значения None, NaN, NaT, и необязательно numpy.inf (в зависимости от pandas.options.mode.use_inf_as_na ) считаются отсутствующими.

Параметры:

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Если 0 или ‘индекс’, подсчёт выполняется для каждого столбца. Если 1 или ‘столбцы’, подсчёт выполняется для каждой строки. level : int or str, optional Если ось является MultiIndex (иерархической), подсчёт выполняется по определённому level, сводя значения в DataFrame. str указывает имя уровня. numeric_only : boolean, default False Включать только float, int или boolean данные.

Возвращает:

Серия или DataFrame Для каждого столбца/строки количество ненулевых/непустых элементов. Если указан level, возвращается DataFrame.

См. также

Series.count

Количество ненулевых элементов в серии.

DataFrame.shape

Количество строк и столбцов DataFrame (включая отсутствующие элементы).

DataFrame.isna

Булево DataFrame той же размерности, показывающее места отсутствующих элементов.

Примеры

Создание DataFrame из словаря:

>>> df = pd.DataFrame({"Person":
...                    ["John", "Myla", "Lewis", "John", "Myla"],
...                    "Age": [24., np.nan, 21., 33, 26],
...                    "Single": [False, True, True, True, False]})
>>> df
   Person   Age  Single
0    John  24.0   False
1    Myla   NaN    True
2   Lewis  21.0    True
3    John  33.0    True
4    Myla  26.0   False

Обратите внимание на неподсчитанные отсутствующие значения:

>>> df.count()
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64

Подсчёт для каждой строки:

>>> df.count(axis='columns')
0    3
1    2
2    3
3    3
4    3
dtype: int64

Подсчёт для одного уровня MultiIndex:

>>> df.set_index(["Person", "Single"]).count(level="Person")
        Age
Person
John      2
Lewis     1
Myla      1