Python 如何计算数据帧中的值

像

df.isnull（）.sum（）

计算Nan值一样，我希望计算另一个值：

'MISSED'

有人知道熊猫中是否有任何内置功能，或者如何做到这一点吗？

用于numpy boolen数组和

sum

all

True

s：

df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                   'B':[4,5,4,5,5,'missed'],
                   'C':['missed',8,9,4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,1,0],
                   'E':['missed',3,6,9,2,'missed'],
                   'F':list('aaabbb')})

print (df)
   A       B       C  D       E  F
0  a       4  missed  1  missed  a
1  b       5       8  3       3  a
2  c       4       9  5       6  a
3  d       5       4  7       9  b
4  e       5       2  1       2  b
5  f  missed       3  0  missed  b

count = (df.values == 'missed').sum()
print (count)
4

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@StefanFalk-它是-转换为

numpy数组

只是

（df=='missed'）。sum（）

也可以正常工作

（df='missed'）.sum（）.sum（）

如果我们想要整个数据帧的总数

missed

。当我使用{.isnull（）.sum（）}时，返回一个系列：列/计数，但当我使用{values}时，我只需要一般的和（int64）@b0chData-然后使用

计数=（df.astype（str）='missed'）.sum（）.sum（），这正是我想要的。谢谢