pandas操作30个字段，以员工分组后，A员工对这30个字段 排除十个字段后，对剩下的20个字段算非空值，最后对非空字值进行求和看他有几个非空字段

在Pandas库中，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，假设你有一个名为`df`的数据框（DataFrame），其中包含30个字段（列）和员工信息。

import pandas as pd

# 假设df是一个数据框

2. 确定员工A的信息，这里假设有一个`employee`字段可以标识员工身份，比如`df['employee'] == 'A'`。然后选择A员工的数据子集。

df_A = df[df['employee'] == 'A']

3. 创建一个新的DataFrame，排除你想要排除的十个字段。假设这些字段名存储在一个列表`exclude_fields`中。

fields_to_exclude = ['field1', 'field2', ..., 'field10']
df_A_cleaned = df_A.drop(fields_to_exclude, axis=1)

4. 对剩下的20个字段计算非空值的数量。Pandas的`isna()`函数可以用来生成一个布尔系列，`sum()`函数用于计算非空值的总和。

non_empty_counts = df_A_cleaned.count()
number_of_nonempty_fields = non_empty_counts.sum()

5. `number_of_nonempty_fields`将告诉你A员工在这20个字段中有多少个是非空值。

完整代码示例：

exclude_fields = ['field1', 'field2', ..., 'field10']
df_A = df[df['employee'] == 'A']
df_A_cleaned = df_A.drop(exclude_fields, axis=1)
non_empty_counts = df_A_cleaned.count()
number_of_nonempty_fields = non_empty_counts.sum()

print(f"A员工在剩下的20个字段中共有 {number_of_nonempty_fields} 个非空值.")