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?
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