计算列值python pandas答案

【问题标题】：Give count for column values python pandas计算列值python pandas
【发布时间】：2017-10-21 23:56:31
【问题描述】：

提前道歉，我无法创建代码来生成示例数据。

这是我的数据框，B、C、D、E 列有约会日期。我正在尝试计算每行存在的日期数并将该数字附加到 G 列而不干扰 A 列和 F 列。我需要一个函数吗？值的真/假然后计数？有没有简单的方法？

    A       B           C           D           E           F           G   
0   1       20171021    20171021    20171021    20171021    id_123  
1   2       NaN         20171021    20171021    20171021    id_234  
2   3       NaN         NaN         20171021    20171021    id_345
3   4       NaN         NaN         NaN         20171021    id_456

期望的输出

    A       B           C           D           E           F           G   
0   1       20171021    20171021    20171021    20171021    id_123      4
1   2       NaN         20171021    20171021    20171021    id_234      3
2   3       NaN         NaN         20171021    20171021    id_345      2
3   4       NaN         NaN         NaN         20171021    id_456      1

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

基本上，使用count。

cnt = df[['B', 'C', 'D', 'E']].count(axis=1)
print(cnt) 
0    4
1    3
2    2
3    1
dtype: int64

df['G'] = cnt

【讨论】：

可能是我想太多了
@Bharathshetty 你做到了，但列切片是一个不错的选择，我喜欢它。会投票，给我一秒钟:)
它的灵感来自于你 :)
谢谢，这是一个非常有效的解决方案，效果很好！

【解决方案2】：

您可以对非空值求和，即.notnull() 将给出布尔掩码。布尔掩码的总和给出计数。

df['G'] = df.loc[:,'B':'E'].notnull().sum(1)

A B C D E F G 0 1 20171021.0 20171021.0 20171021.0 20171021 id_123 4 1 2 NaN 20171021.0 20171021.0 20171021 id_234 3 2 3 NaN NaN 20171021.0 20171021 id_345 2 3 4 NaN NaN NaN 20171021 id_456 1

【讨论】：

谢谢！这就是我正在寻找的真/假，下次我会记住“布尔掩码”。