Pandas 按行计算数据帧中元素的频率

我的数据框是这样的

雇员身份证2020-02-26 2020-02-27 2020-02-28 2020-02-29 2020-03-01
100000074缺席
10000086不匹配不匹配缺席出席缺席

想成为什么样的人

[enter image description here][1]

Plz帮助

用于：

另一个解决方案中的每行数为：

---

堆栈溢出不是编码服务。请显示一些努力和请求一些帮助，而不是代码@SanjayGhosh-ya，也许在未来最好添加一些代码，你们试图质疑的是避免否决票。

EMPLOYEE_ID     Absent  Present  No Match 
100000074       4         1        0

df1 = (df.melt('EMPLOYEE_ID')
         .pivot_table(index='EMPLOYEE_ID', columns='value', aggfunc='size', fill_value=0)
         )
print (df1)
value        Absent  No Match  Present
EMPLOYEE_ID                           
100000074         4         0        1
100000086         2         2        1

df1 = (df.set_index('EMPLOYEE_ID').apply(lambda x: x.value_counts(), axis=1)
         .fillna(0)
         .astype(int))
print (df1)
             Absent  No Match  Present
EMPLOYEE_ID                           
100000074         4         0        1
100000086         2         2        1