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Python / Pandas：各行の行方不明/ NaNの数を数える

多数の行を含むデータセットがあります。値の一部は、次のようにNaNです。

In [91]: df
Out[91]:
 1    3      1      1      1
 1    3      1      1      1
 2    3      1      1      1
 1    1    NaN    NaN    NaN
 1    3      1      1      1
 1    1      1      1      1

そして、各文字列のNaN値の数をカウントしたいのですが、次のようになります。

In [91]: list = <somecode with df>
In [92]: list
    Out[91]:
     [0,
      0,
      0,
      3,
      0,
      0]

それを行うための最良かつ最速の方法は何ですか？

pandascountrowdataframenan
44
Chernyavski.aa

最初に要素がNaNであるかどうかをisnull()で見つけてから、行ごとにsum(axis=1)を取ることができます

In [195]: df.isnull().sum(axis=1)
Out[195]:
0    0
1    0
2    0
3    3
4    0
5    0
dtype: int64

そして、リストとして出力したい場合は、次のことができます

In [196]: df.isnull().sum(axis=1).tolist()
Out[196]: [0, 0, 0, 3, 0, 0]

またはcountのように使用します

In [130]: df.shape[1] - df.count(axis=1)
Out[130]:
0    0
1    0
2    0
3    3
4    0
5    0
dtype: int64
61
Zero