Python | Marco de datos de Pandas.count()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

Pandas dataframe.count()se usa para contar el no. de observaciones no NA/nulas a lo largo del eje dado. También funciona con datos de tipo no flotante.

Sintaxis: DataFrame.count(axis=0, level=Ninguno, numeric_only=False)

Parámetros:
eje: 0 o ‘índice’ para nivel de fila, 1 o ‘columnas’ para
nivel de columna: si el eje es un índice múltiple (jerárquico), cuente a lo largo de un nivel particular, colapsando en un DataFrame
numeric_only: Incluir solo flotante , int, datos booleanos

Devuelve: recuento: Serie (o DataFrame si se especifica el nivel)

Ejemplo n.º 1: use count()la función para encontrar el número de valores no NA/nulos en el eje de la fila.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating a dataframe using dictionary
df = pd.DataFrame({"A":[-5, 8, 12, None, 5, 3], 
                   "B":[-1, None, 6, 4, None, 3],
                   "C:["sam", "haris", "alex", np.nan, "peter", "nathan"]})
  
# Printing the dataframe
df

Ahora busque el recuento de valores no NA en el eje de la fila

# axis = 0 indicates row
df.count(axis = 0)

Salida:

 
Ejemplo n.° 2: Use count()la función para encontrar el número de valores no NA/nulos en la columna.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating a dataframe using dictionary
df = pd.DataFrame({"A":[-5, 8, 12, None, 5, 3],
                   "B":[-1, None, 6, 4, None, 3], 
                   "C:["sam", "haris", "alex", np.nan, "peter", "nathan"]})
  
# Find count of non-NA across the columns
df.count(axis = 1)

Producción :