Python 为表中的每一行计算具有某些值的列数

我有这样的数据框， 数据：

我想计算一些有值的列，但是没有。 期望输出：

 Site code   Col1  Col2  Col3  Count
    A5252     24    53     NaN    2
    A5636     36    NaN    NaN    1
    A4366     NaN   NaN    NaN    0
    A7578     42    785    24     3

与此相关的内容： df=data.isnull（）.sum（轴=1）

需要更改为：

或使用功能：

通过（

站点代码

选择列的另一个解决方案是列，而不是

索引

）：

使用的另一个好主意：

简单使用

notnull（）

此外，要向数据帧添加列，只需使用：

df['new_column_name'] = newcolumn

输出：

Site code   Col1  Col 2  Col3  count
    A5252     24    53     NaN    2
    A5636     36    NaN    NaN    1
    A4366     NaN   NaN    NaN    0
    A7578     42    785    24     3

---

或者在列名称已知但顺序可能不为的情况下，作为上一个示例的轻微替代：

df.filter（regex=“^Col”）

data = data.set_index('Site code')
data['Count'] = data.count(axis=1)
print (data)
           Col1   Col2  Col3  Count
Site code                          
A5252      24.0   53.0   NaN      2
A5636      36.0    NaN   NaN      1
A4366       NaN    NaN   NaN      0
A7578      42.0  785.0  24.0      3

print (data.loc[:, 'Col1':])
   Col1   Col2  Col3
0  24.0   53.0   NaN
1  36.0    NaN   NaN
2   NaN    NaN   NaN
3  42.0  785.0  24.0

data['Count'] = data.loc[:, 'Col1':].count(axis=1)
print (data)
  Site code  Col1   Col2  Col3  Count
0     A5252  24.0   53.0   NaN      2
1     A5636  36.0    NaN   NaN      1
2     A4366   NaN    NaN   NaN      0
3     A7578  42.0  785.0  24.0      3

data['Count'] = data.filter(regex="^Col").count(axis=1)
print (data)

  Site code  Col1   Col2  Col3  Count
0     A5252  24.0   53.0   NaN      2
1     A5636  36.0    NaN   NaN      1
2     A4366   NaN    NaN   NaN      0
3     A7578  42.0  785.0  24.0      3

import pandas as pd
df = pd.read_csv("your_csv.csv")

df['count'] = df.notnull().sum(axis=1)

print(df)

df['new_column_name'] = newcolumn

Site code   Col1  Col 2  Col3  count
    A5252     24    53     NaN    2
    A5636     36    NaN    NaN    1
    A4366     NaN   NaN    NaN    0
    A7578     42    785    24     3