Python 对数据帧行中的非空单元格进行计数，并将计数作为列添加

使用Python，我想在pandas数据框中计算包含数据的行中的单元格数，并在该行最左边的单元格中记录计数

---

要计算每行中缺少数据的单元格数，您可能需要执行以下操作：

df.apply(lambda x: x.isnull().sum(), axis='columns')

df = df[['Count', 'M', 'A', 'B', 'C']]

用数据框的标签替换

df

您可以创建一个新列，并使用以下方法将计数写入其中：

df['MISSING'] = df.apply(lambda x: x.isnull().sum(), axis='columns')

该列将在数据帧的末尾（最右边）创建

可以按如下方式移动列：

df.apply(lambda x: x.isnull().sum(), axis='columns')

df = df[['Count', 'M', 'A', 'B', 'C']]

更新 我想知道您缺少的单元格是否实际上是空字符串，而不是

NaN

值。你能证实吗？我将您的屏幕截图复制到Excel工作簿中。我的完整代码如下：

df = pd.read_excel('count.xlsx', na_values=['', ' '])
df.head() # You should see NaN for empty cells
df['M']=df.apply(lambda x: x.isnull().sum(), axis='columns')
df.head() # Column M should report the values: first row: 0, second row: 1, third row: 2
df = df[['Count', 'M', 'A', 'B', 'C']]
df.head() # Column order should be Count, M, A, B, C

---

请注意

pd.read\u excel

方法中的

na\u value

参数

请发布您的数据和所需输出的示例，以及您迄今为止尝试的代码。我在说明中添加了一个指向图像的链接。我很抱歉没有提供详细信息。这是我第一次发布关于堆栈溢出的帖子。正如@KeithDowd的回答中提到的，“空”单元格并不是真正的“空”，它们可能包含空字符串、一些numpy nan值、None等。因此，如果要计算这些空单元格，检查它们的实际内容很重要。你有没有可能把我的回答作为你问题的答案？：）我想知道该列将添加到哪里。我需要在最左边的列后面添加它。所以基本上是B列，然后将所有数据向右移动。我也测试了它。所有缺失的值都是4，而不是实际的计数。您好，非常感谢您的帮助，但我尝试了您的最终解决方案，对于缺失列中的所有值，我只得到了0。我又发布了一次更新。看看这是否对你有帮助。很抱歉，这太棘手了。我缺少的数据是空字符串，它们不是nan值