保留一列中的特定值的列中value.counts（）的代碼

Question

我是數據科學的新手，正在嘗試使用iPython Notebook中的python 2.7處理一些數據。 我在第一個項目中遵循的教程要求我將所有NaN整數替換為0或1。但是我想考慮另一種方法，我可以首先查看具有與所有行相對應的非數字值的行的計數擁有credit_history為NaN ...

當Credit_History為NaN時的理想輸出：

Self_Employed
Yes  532
No   32

Married
No   398
Yes  213

對於數值，當credit_history為NaN時，我想獲取所有列的均值

當Credit_History為NaN時，非​​數字值的理想輸出：

Mean Applicant Income: 54003.1232
LoanAmount: 35435.12
Loan_Amount_Term: 360

提前致謝！

Answer 1

對於值計數，可以使用pd.Series.value_counts ：

df.loc[pd.isnull(df['Credit_History']), 'Self_Employed'].value_counts()
df.loc[pd.isnull(df['Credit_History']), 'Married'].value_counts()

為了計算平均值，可以使用pd.DataFrame.mean ：

cols = ['Applicant_Income', 'LoanAmount', 'Loan_Amount_Term']

df.loc[pd.isnull(df['Credit_History']), cols].mean()