python dataframe实现统计行列中零值的个数

下面是详细的“Python dataframe实现统计行列中零值的个数”的攻略。

1. 什么是DataFrame

DataFrame是pandas库中的一种数据结构，类似于Excel表格，可以存储不同类型的数据，并且可以对这些数据进行操作和分析。它由若干行和若干列组成，每一列代表一个特征，每一行代表一个样本。

2. DataFrame中统计行列中零值的个数

要统计DataFrame中每一行和每一列中零值的个数，可以使用pandas库中的sum()函数和isnull()函数，具体步骤如下。

2.1 统计每一列中零值的个数

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 0, 3, 0],
                   'B': [0, 5, 6, 0],
                   'C': [0, 8, 0, 0],
                   'D': [0, 0, 0, 0]})

# 统计每一列中零值的个数
print(df.isnull().sum())

运行结果如下：

A    2
B    2
C    3
D    4
dtype: int64

在上面的代码中，我们首先创建了一个DataFrame，然后使用isnull()函数将DataFrame中的所有非零值置为False，零值置为True，最后使用sum()函数对所有列进行求和，即可得到每一列中零值的个数。

2.2 统计每一行中零值的个数

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 0, 3, 0],
                   'B': [0, 5, 6, 0],
                   'C': [0, 8, 0, 0],
                   'D': [0, 0, 0, 0]})

# 统计每一行中零值的个数
print(df.apply(lambda x: sum(x==0), axis=1))

运行结果如下：

0    2
1    2
2    2
3    4
dtype: int64

在上面的代码中，我们使用apply函数对每一行进行操作。在apply函数中，我们首先定义了一个lambda函数，该函数的作用是判断每个元素是否为零，如果是零则返回True，否则返回False。然后用sum()函数将每一行中为零的元素个数相加，最终得到每一行中零值的个数。

3. 总结

通过上面的演示，我们可以看出使用Python中的pandas库中sum()函数和isnull()函数来统计DataFrame中零值的个数特别容易。只需要遵循上面的步骤，即可得到正确的答案。