python怎么计算一个Dataframe中有多少个户号

假设你使用的是Python中的pandas库，你可以使用以下代码来计算一个DataFrame中有多少个户号：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'户号': [1001, 1002, 1003, 1002, 1004]})

# 使用nunique()方法计算唯一的户号数
unique_count = df['户号'].nunique()

print("唯一的户号数为：", unique_count)

输出结果为：

唯一的户号数为： 4

其中，`df['户号']` 表示获取DataFrame中名为“户号”的一列数据，`.nunique()` 方法用于计算唯一值的数量。

相关问题

python统计每个户号中的空值有多少

假设你的数据是存储在一个名为 `data` 的 pandas DataFrame 中，其中包含一个名为 `户号` 的列。你可以使用以下代码来统计每个户号中的空值数量：

null_counts = data.groupby('户号').apply(lambda x: x.isnull().sum())

这将返回一个 Series，其中每个索引标签都是一个户号，并且每个值都是该户号中的空值数量。如果你想要计算所有户号中的空值总数，可以使用以下代码：

total_nulls = null_counts.sum()

这将返回一个整数，表示所有户号中的空值总数。

python统计每个户号中的空值有多少，然后填充到空的Dataframe中

假设你的DataFrame叫做df，并且户号是一个叫做"household_id"的列，可以按照如下步骤统计每个户号中的空值：

null_counts = df.groupby('household_id').apply(lambda x: x.isnull().sum())

这将返回一个Series对象，它的索引是户号，值是这个户号中每一列的空值数。

然后，你可以使用fillna方法填充空值。假设你想要用每个户号中同一个列的平均值填充，你可以按照如下步骤操作：

means = df.groupby('household_id').mean()
df.fillna(means, inplace=True)

这将使用每个户号中同一个列的平均值来填充该户号中的空值。请注意，如果你希望使用其他的填充方法，你可以将fillna方法的第一个参数替换为你想要使用的方法。