繁体   English   中英

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?

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!

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()
①如果本文未解决您的问题,请点击查看与本文相关的问题
②如果本文未解决您的问题,请向程序员专用AI小助手提问
暂无
暂无

声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.

 
粤ICP备18138465号  © 2020-2024 STACKOOM.COM