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python - 如果列值等于 NaN 或零，我该如何计算？

问题描述

我使用下面的代码来指示列中是否有任何缺失值 (NaN) 或零 (0.00)。

# Specifying the NaNs
num_nan_totals = df.loc[ (pd.isna(df['Totals'])) , 'Totals' ].shape[0]

# Specifying the zeros
num_zero_totals = df["Totals"] == 0.00

# For output
print(f"There are {num_nan_totals} NaNs in the totals column")
print(f"There are {num_zero_totals} zeros in the totals column")

我的输出：

There are 0 NaNs in the totals column
There are 433      False
434      False
435      False
436      False
# etc. etc. etc.

目视检查数据集后，应该至少有一个“0.00”实例，这就是我知道它出错的方式。我怀疑问题出在零定义上，任何人都可以给出任何提示吗？谢谢！

标签： pythonpandas

解决方案

您在构建面具方面走在了正确的轨道上。假设您只需要计数，则可以使用sumpandas 中的方法。这里的信息：https ://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.sum.html

对于掩码，False 为 0，True 为 1，因此将所有值相加是获取所有真值计数的快速方法。

# Count of nan
num_nan_totals = df['Totals'].isna().sum()
# Count of 0
num_zero_totals = (df['Totals'] == 0.00).sum()

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