Python 如何获取除一列之外的每行的空计数？

我怎样才能得到只有名字和年龄而不是姓氏的空计数？我正在做下面的事情，但它正在获取所有列的所有空计数

df = pd.DataFrame({'Last_Name': ['Smith', Null, Null,'Joy'], 
               'First_Name': ['John', Null, 'Bill', 'Tony'],
               'Age': [35, 45, Null, 60]})

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如何过滤姓氏？

您可以通过以下方式选择所有列，而无需先选择：

或通过以下方式删除列：

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您可以通过以下方式选择所有列，而无需先选择：

或通过以下方式删除列：

df.drop的另一种方法是在列上使用以删除不感兴趣的列：

null_counts = irs_df.drop('Last_Name', axis=1).isnull().sum()
print (null_counts)
First_Name    1
Age           1
dtype: int64

在一个更大的数据帧上快速比较drop和isin方法之间的计时表明，其中没有太多内容。

df.drop的另一种方法是在列上使用，以删除不感兴趣的列：

null_counts = irs_df.drop('Last_Name', axis=1).isnull().sum()
print (null_counts)
First_Name    1
Age           1
dtype: int64

在一个更大的数据帧上快速比较drop和isin方法之间的计时结果表明，其中没有太多内容。

count 计算非空值。所以从数据帧的长度中减去它

null_counts = df.loc[:, ~df.columns.isin(['Last_Name'])].isnull().sum().sort_values(ascending=False)
print (null_counts)
Age           1
First_Name    1
dtype: int64

计数 计算非空值。所以从数据帧的长度中减去它

null_counts = df.loc[:, ~df.columns.isin(['Last_Name'])].isnull().sum().sort_values(ascending=False)
print (null_counts)
Age           1
First_Name    1
dtype: int64

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谢谢你的回复。但我有50个专栏。我能提到变量的名称并过滤掉吗？@Rahul-类似于第二个解决方案？是的..第二个就可以了。我要试试这个。谢谢我的朋友。谢谢你的回复。但我有50个专栏。我能提到变量的名称并过滤掉吗？@Rahul-类似于第二个解决方案？是的..第二个就可以了。我要试试这个。谢谢我的朋友。

(len(df) - df.count()).drop('Last_Name')

First_Name    1
Age           1
dtype: int64