Python/Pandas：确定系列中的值计数并报告。另请报告「；“南”；计数

在下面的代码中，我想计算特定值在“value”列中出现的次数，并在“count\u Non\u Null”列中报告它。类似地，我想计算null（np.nan）出现的次数，并在“count_Nulls”列中报告

在下面的示例中，值“NFLX”出现一次，“FB”出现2次，“MSFT”出现3次等。np.nan也出现4次

其目的是生成与图像中给出的内容类似的输出

---

尝试使用

transform

和

size

来获得非nan值的计数，然后对nan求和，并将它们与

loc

分配给nan行

设置

import pandas as pd
import numpy as np

data = { 
    'Value': [
        'NFLX','FB','GOOG','VZ',np.nan,'MSFT','AMZN',
        np.nan,'MSFT',np.nan,'MSFT','INTC','AAPL',
        np.nan,'AMZN','FB'
    ]
}

df = pd.DataFrame(data) # no need for 'columns' argument

调用具有大小的转换并将NaN相加

df = df.assign(
    Count_Non_Null=df.groupby('Value')['Value'].transform('size'), # call .fillna(False) here if you need it
    Count_Nulls=np.nan # You can also use False here
)

df.loc[pd.isnull(df['Value']), 'Count_Nulls'] = pd.isnull(df['Value']).sum()

结果

>>> df
   Value  Count_Non_Null  Count_Nulls
0   NFLX             1.0          NaN
1     FB             2.0          NaN
2   GOOG             1.0          NaN
3     VZ             1.0          NaN
4    NaN             NaN          4.0
5   MSFT             3.0          NaN
6   AMZN             2.0          NaN
7    NaN             NaN          4.0
8   MSFT             3.0          NaN
9    NaN             NaN          4.0
10  MSFT             3.0          NaN
11  INTC             1.0          NaN
12  AAPL             1.0          NaN
13   NaN             NaN          4.0
14  AMZN             2.0          NaN
15    FB             2.0          NaN

---

谢谢你，托马斯！！您给出的解决方案会产生预期的结果。

>>> df
   Value  Count_Non_Null  Count_Nulls
0   NFLX             1.0          NaN
1     FB             2.0          NaN
2   GOOG             1.0          NaN
3     VZ             1.0          NaN
4    NaN             NaN          4.0
5   MSFT             3.0          NaN
6   AMZN             2.0          NaN
7    NaN             NaN          4.0
8   MSFT             3.0          NaN
9    NaN             NaN          4.0
10  MSFT             3.0          NaN
11  INTC             1.0          NaN
12  AAPL             1.0          NaN
13   NaN             NaN          4.0
14  AMZN             2.0          NaN
15    FB             2.0          NaN