Как подсчитать количество ячеек со значением в pandas

В pandas, для подсчета количества ячеек со значением, можно использовать метод count. Он возвращает количество не-NA/NULL значений в каждом столбце.

import pandas as pd

# Создаем датафрейм с данными
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# Подсчет количества ячеек со значением
cell_count = df.count()

print(cell_count)

В данном примере, метод count вернет количество ячеек со значением в каждом столбце:

A    3
B    3
C    3
dtype: int64

pandas количество ячеек со значением

В рамках использования библиотеки pandas в Python, часто возникает необходимость определить количество ячеек в таблице, которые содержат определенное значение. Это может быть полезно, например, для подсчета числа записей с определенным условием или для изучения распределения данных в таблице.

Применение функции count()

Одним из способов определения количества ячеек со значением в pandas является использование функции count(). Эта функция может быть применена к любому объекту DataFrame или Series.

Для начала, давайте рассмотрим простой пример, демонстрирующий использование функции count():

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'David', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, None, 32],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', None]}

df = pd.DataFrame(data)

# Использование функции count() для определения количества ячеек со значением
count_value = df.count()
print(count_value)
    

В этом примере мы создали объект DataFrame, содержащий данные о четырех людях, включая их имена, возраст и город. Значение None было добавлено для представления ячеек с отсутствующими данными.

Затем мы применили функцию count() к DataFrame df, чтобы определить количество ячеек со значением в каждом столбце. Результат выглядит следующим образом:

Name    4
Age     3
City    3
dtype: int64

Из этого результата мы можем увидеть, что столбец 'Name' содержит 4 значения, столбец 'Age' содержит 3 значения, а столбец 'City' также содержит 3 значения.

Если вам нужно определить количество ячеек со значением в определенном столбце, вы можете указать его имя в функции count():

# Определение количества ячеек со значением в столбце 'Age'
count_age = df['Age'].count()
print(count_age)
    

Результат будет:

3

Применение функции value_counts()

Еще одним способом определить количество ячеек со значением в pandas является использование функции value_counts(). Эта функция может быть применена только к объекту Series.

Давайте посмотрим на пример, чтобы увидеть, как это работает:

# Использование функции value_counts() для определения количества ячеек со значением в столбце 'City'
count_city = df['City'].value_counts()
print(count_city)
    

Вывод будет следующим:

New York    1
Paris       1
London      1
Name: City, dtype: int64

В этом примере мы применили функцию value_counts() к столбцу 'City' таблицы DataFrame. Результат показывает, сколько раз каждое значение встречается в столбце.

Если вам нужно подсчитать только уникальные значения в столбце, вы можете использовать функцию nunique():

# Определение количества уникальных значений в столбце 'City'
unique_city = df['City'].nunique()
print(unique_city)
    

Игнорирование отсутствующих значений

При использовании функций count() и value_counts() по умолчанию отсутствующие значения (NaN) игнорируются. Это означает, что они не учитываются при подсчете количества ячеек со значением. Если вам нужно включить отсутствующие значения в подсчет, вы можете установить параметр dropna в значение False:

# Использование параметра dropna=False для включения отсутствующих значений в подсчете
count_value_with_nan = df.count(dropna=False)
print(count_value_with_nan)
    

Результат будет выглядеть так:

Name    4
Age     4
City    4
dtype: int64

Теперь отсутствующие значения также учитываются при подсчете количества ячеек со значением.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы определения количества ячеек со значением в pandas. Мы использовали функции count(), value_counts() и nunique() для этой цели. Каждая из этих функций может быть полезна в разных ситуациях, поэтому важно знать, как правильно применять их для получения нужных результатов.