Python DataFrame计算某一列的非空数量

简介

在数据分析和数据处理中，我们经常需要统计和计算DataFrame中某一列的非空数量。本文将介绍如何使用Python的pandas库来实现这个功能。对于刚入行的小白，我将逐步指导他进行操作。

流程

整个过程可以分为以下几个步骤：

  1. 导入必要的库和模块
  2. 创建一个DataFrame对象
  3. 计算某一列的非空数量

下面是整个流程的示意图：

flowchart TD;
    A[导入必要的库和模块] --> B[创建一个DataFrame对象];
    B --> C[计算某一列的非空数量];

导入必要的库和模块

首先，我们需要导入pandas库来进行DataFrame操作。代码如下：

import pandas as pd

创建一个DataFrame对象

在这个示例中，我们将创建一个包含学生信息的DataFrame对象。每一行代表一个学生，包含姓名、年龄和成绩三列。我们将使用pd.DataFrame()函数来创建DataFrame对象，并将其赋值给一个变量。代码如下：

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
        '年龄': [20, 21, 22, 23, 24],
        '成绩': [80, 85, None, 90, None]}
df = pd.DataFrame(data)

上面的代码中，我们先定义了一个字典data，其中包含了学生姓名、年龄和成绩的列表。然后，我们使用pd.DataFrame()函数将字典转换为DataFrame对象，并将其赋值给变量df。

计算某一列的非空数量

接下来，我们需要计算DataFrame中某一列的非空数量。我们可以使用notna()函数来判断某一列的每个元素是否为空，并使用sum()函数来统计非空元素的数量。

假设我们要计算DataFrame中成绩列的非空数量。我们可以使用以下代码来实现：

count = df['成绩'].notna().sum()
print(count)

上面的代码中，df['成绩']表示选择DataFrame中的成绩列，notna()函数判断该列中的每个元素是否为空，返回一个布尔型Series对象。sum()函数将布尔型Series对象中的True值进行求和，得到非空元素的数量。最后，我们将结果打印出来。

这样，我们就完成了计算DataFrame中某一列的非空数量的操作。

完整代码

下面是完整的示例代码：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
        '年龄': [20, 21, 22, 23, 24],
        '成绩': [80, 85, None, 90, None]}
df = pd.DataFrame(data)

count = df['成绩'].notna().sum()
print(count)

关系图

最后，我们可以使用mermaid语法的erDiagram来绘制关系图，展示DataFrame中各列之间的关系。

erDiagram
    学生信息 ||--o{ 姓名 : string
    学生信息 ||--o{ 年龄 : int
    学生信息 ||--o{ 成绩 : float

以上关系图表示学生信息的DataFrame中，包含三列分别为姓名、年龄和成绩。

结论

通过本文的指导，刚入行的小白学会了如何使用Python的pandas库来计算DataFrame中某一列的非空数量。首先，我们导入必要的库和模块；然后，创建一个DataFrame对象；最后，使用notna()和sum()函数来计算非空数量。希望本文对你有所帮助！