如何计算列值等于NaN或零？
[英]How can I count if column value is equal to NaN or zero?
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问题描述
我正在使用下面的代码来指示一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，这就是我知道它出问题的方式。 我怀疑问题与零定义有关，有人可以提供任何提示吗？ 谢谢！
1 条回复
1楼 Polkaguy6000 2 已采纳 2018-12-31 19:03:38
您正在建立面具，走上正确的道路。 假设只需要计数，则可以使用熊猫的sum方法。 此处的信息： 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实值计数的快速方法。
# Count of nan
num_nan_totals = df['Totals'].isna().sum()
# Count of 0
num_zero_totals = (df['Totals'] == 0.00).sum()
问题未解决？试试搜索： 如何计算列值等于NaN或零？。
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