pandas聚合函数计数

在pandas中，可以使用聚合函数`count()`来计算某个列或者整个DataFrame中的非缺失值的数量。

如果你想计算某个列中非缺失值的数量，可以使用如下语法：

df['列名'].count()

如果你想计算整个DataFrame中非缺失值的数量，可以使用如下语法：

df.count()

这两种方法都会返回非缺失值的数量。注意，缺失值会被忽略计数。

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相关问题

pandas 聚合函数

Pandas库中的聚合函数是一组强大的工具，用于从DataFrame或Series中提取和汇总数据。这些函数通常在`agg`、`apply`、`groupby`等方法中使用，帮助我们对数据进行归一化、计算统计数据或生成新的特征。

常见的聚合函数包括：

1. **sum()**：求和，对数值类型的列求和。
2. **mean()**：平均，计算数值列的均值。
3. **median()**：中位数，找到中间值，对于偶数个元素取中间两个数的平均值。
4. **min()** 和 **max()**：最小值和最大值，分别找出数值列中的最小和最大值。
5. **count()**：计数，计算非空值的数量，适用于分类变量。
6. **std()** 和 **var()**：标准差和方差，衡量数据的离散程度。
7. **value_counts()**：对于分类变量，计算每个类别出现的次数。

例如，如果你有一个包含学生成绩的DataFrame，可以这样计算各科的平均分：

average_scores = df[['Math', 'Science', 'English']].mean()

pandas分组函数用法

pandas中的分组函数是groupby()函数，它可以将数据按照指定的列或多个列进行分组。使用groupby()函数可以实现对数据的分组统计和聚合操作。首先，你可以使用groupby()函数按照某一列或多个列对数据进行分组。然后，你可以对分组后的数据进行各种统计和聚合操作，如计数、求和、平均值等。最后，你可以使用agg()函数对不同列应用不同的聚合函数。