如何在数据框中添加以下自定义列？答案

【问题标题】：How can I add below customized columns in dataframe?如何在数据框中添加以下自定义列？
【发布时间】：2020-06-12 07:17:10
【问题描述】：

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','','Steve','Tom','Jack',
   'Lee','David','','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,,25,23,30,29,23,'NULL',40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])
}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)

summary = df.describe(include='all').T
print(summary)

如何创建两列来获取 total_duplicate_value_count 和 total_null_value_count。然后将其添加到现有的 summary 数据框中？

Expected Output :
column_name     total_null_value_count  total_duplicate_value_count    count  ...
Name            2                       1                              12     ...
Age             2                       3                              12     ...
Rating          0                       0                              12     ...

【问题讨论】：

请发布您的预期输出。
@MayankPorwal 更新了预期的输出。

标签： python python-3.x pandas metrics summary

【解决方案1】：

首先追加空值计数isna().sum()作为新行，转置，然后追加新列，count和unique之间的差异作为重复计数：

df.describe(include='all').append(df.isna().sum().rename('total_null_value_count')).T.assign(total_duplicate_count = df.describe(include='all').loc['count'] - df.describe(include='all').loc['unique'])

【讨论】：