Python 如何按行获取pandas数据框中非唯一项的计数？

我找到的大多数解决方案是获取数据帧中唯一项（我不想要）的计数，或者按标题清晰的列进行计数

我的数据框架如下所示：

       1   2   3   4
ILLU1 ATG --T --- TGG
ILLU2 ATG -CT GGG TGG
ILLU3 ATG TTT AAA TGG
ILLU4 -TG --T --- T-G

ILLU1 2
ILLU2 3
ILLU3 4
ILLU4 0

我试图获得每行的计数，其中每列都有一个完整的3碱基序列。因此，如果单元格中存在“-”，它将是零（包括“---”、“N”、“NN”）

因此，我尝试如下输出：

       1   2   3   4
ILLU1 ATG --T --- TGG
ILLU2 ATG -CT GGG TGG
ILLU3 ATG TTT AAA TGG
ILLU4 -TG --T --- T-G

ILLU1 2
ILLU2 3
ILLU3 4
ILLU4 0

我试过：

df_new = pd.DataFrame() # to hold the final values
count = 0
for rows in df:
   if not sum(df[rows].str.contains("-")) > 0: # if no hyphen present
       count += 1 # add to final count
   else:
       count = count # does not get included final count
       df_new["Final Count"] = count 

print(df_new)

---

但是我只得到一个没有值的空数据帧。

使用

str.contains

s=(~df.apply(lambda x : x.str.contains('-'))).sum(1)
s
Out[384]: 
ILLU1    2
ILLU2    3
ILLU3    4
ILLU4    0
dtype: int64

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使用

str.contains

s=(~df.apply(lambda x : x.str.contains('-'))).sum(1)
s
Out[384]: 
ILLU1    2
ILLU2    3
ILLU3    4
ILLU4    0
dtype: int64

您可以使用：

df.apply(lambda x: ['-' not in i for i in x]).sum(1)

或

输出：

ILLU1    2
ILLU2    3
ILLU3    4
ILLU4    0
dtype: int64

您可以使用：

df.apply(lambda x: ['-' not in i for i in x]).sum(1)

或

输出：

ILLU1    2
ILLU2    3
ILLU3    4
ILLU4    0
dtype: int64

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“~”符号在这里是什么意思？@DNAngel变假为真，变假为真我从来不知道，这是多么有用的小道消息啊！我会试一试，让你知道谢谢@DNAngel yw:-）快乐编码这里的“~”符号是什么意思？@DNAngel变假为真，变假为真我从来不知道，这是多么有用的小道消息！我会试一试，让你知道谢谢@DNAngel yw:-）快乐编码