Python Pandas计算发生特定值的DataFrame列的数量

Question

我有一个数据帧：

              A       B       C

1/2/2007    np.Nan   6.3     np.Nan
1/3/2007    np.Nan   np.Nan   3.2
1/4/2007    np.Nan   np.Nan   np.Nan
1/5/2007     -999    np.Nan   7.3
1/6/2007    np.Nan    -999    np.Nan
1/7/2007    np.Nan   np.Nan   3.1
1/8/2007    np.Nan    -999    np.Nan

如何获取值为-999的列数？

不是数据框中出现的次数或每列的出现次数，而是具有值的列数？

这里的正确答案是2因为列A和B至少有一个出现-999 ，其中列C有0 。

Answer 1

您可以先将整个df与-999进行比较，然后计算无零列的数量。

df.eq(-999).any().sum()
Out[302]: 2

一点解释：

df.eq（-999）给出一个True / False矩阵，指示该元素是否等于-999：

Out[308]: 
              A      B      C
1/2/2007  False  False  False
1/3/2007  False  False  False
1/4/2007  False  False  False
1/5/2007   True  False  False
1/6/2007  False   True  False
1/7/2007  False  False  False
1/8/2007  False   True  False

.any（）检查列中的任何元素是否为True，返回：

Out[309]: 
A     True
B     True
C    False
dtype: bool

在此示例中，A列和B列是真的，因为它们至少有一个Trues。

最后，.sum（）计算Trues的数量（True在sum运算中自动转换为1，False为0）