python用count写第三行的非空值计数

假设有一个列表`my_list`，要使用Python中的`count`方法来计算该列表中非空值的数量，可以使用以下代码：

count = len(my_list) - my_list.count(None)

该代码首先使用`len`函数计算列表的长度，然后使用`count`方法计算列表中`None`值的数量，并将其从总长度中减去以获得非空值的数量。

如果列表中有其他空值（如空字符串`''`或空元组`()`等），也可以在计算时将其包括进去，如下所示：

count = len(my_list) - my_list.count(None) - my_list.count('') - my_list.count(())

在这里，除了计算`None`值的数量外，还计算空字符串和空元组的数量，并将它们从总长度中减去，以获得非空值的数量。

相关问题

pandas 查看各行空值个数

### 回答1：
可以使用 pandas 中的 `isnull()` 函数将 DataFrame 中的缺失值（NaN 或 None）转换为布尔值 True，并使用 `sum()` 函数对各行的空值进行计数。具体代码如下：

null_counts = df.isnull().sum(axis=1)
print(null_counts)

其中 `df.isnull()` 返回一个布尔值 DataFrame，表示原始 DataFrame 中的每个元素是否为缺失值。`sum(axis=1)` 表示将每行中的 True 值加和，得到该行中的空值个数。最终会返回一个 Series，其中每个元素表示相应行中的空值个数。

如果想要查看所有行中的空值总数，可以使用 `sum()` 函数对 `null_counts` 进行求和，如下所示：

total_nulls = null_counts.sum()
print(total_nulls)

这样就会输出 DataFrame 中所有行中的空值总数。

### 回答2：
要查看DataFrame中每行的空值个数，可以使用pandas中的isnull()和sum()函数组合来实现。首先，使用isnull()函数检测DataFrame中的空值，返回一个新的DataFrame，其中的每个元素都是布尔值，表示对应位置是否为空值。接着，使用sum()函数对每一行进行求和操作，统计每行空值的个数。

以下是具体的实现代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3],
                   'B': [None, 5, 6],
                   'C': ['a', 'b', None]})

# 使用isnull()和sum()函数查看每行空值个数
null_count = df.isnull().sum(axis=1)

print(null_count)

运行以上代码，将得到输出结果：

0    1
1    1
2    1
dtype: int64

输出结果表示第一行有1个空值，第二行有1个空值，第三行有1个空值。

### 回答3：
要查看pandas中每行的空值个数，可以使用`isnull()`函数来判断每个元素是否为空值，然后使用`sum()`函数对每行的空值进行求和。

具体操作为：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库以便进行数据分析和处理。
2. 读取数据：使用pandas的`read_csv()`方法读取包含待处理数据的文件。
3. 查看空值个数：使用`.isnull()`方法判断每个元素是否为空值，然后通过`.sum()`方法对每行的空值进行求和。
4. 显示结果：最后通过`.head()`方法显示前几行的结果，或使用索引选择具体的某一行进行查看。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看每行空值个数
null_count = df.isnull().sum(axis=1)

# 显示结果
print(null_count.head())

这样就可以利用pandas查看每行的空值个数了。

请用Python编写一段代码，要求能完成以下操作： 1、（从第一行开始，直到最后一行）对df［'分词'］列中每一行“香调”一词分别进行计数； 2、若计数大于2，则向新增的“香调”列对应行记录“混合香调”； 3、若计数等于2，则将第2个“香调”前面的第一个汉字词语记录至新增的“香调”列对应行； 4、若计数等于1，则将”香调：“后面的第一个中文词语记录至新增的“香调”列对应行；； 5、若计数等于0，则向新增的“香调”列记录“未标明”； 6、打印操作完成后的“香调”列。

以下是一份可能的代码实现，需要使用pandas库：

import pandas as pd
import re

# 读取原始表格
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 定义分析每一行“香调”的函数
def analyze_xiangdiao(xiangdiao_str):
    if pd.isna(xiangdiao_str):  # 若为空值，则返回“未标明”
        return '未标明'
    else:
        # 利用正则表达式匹配中文词语
        words = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+', xiangdiao_str)
        if len(words) == 0:  # 若未匹配到，则返回“未标明”
            return '未标明'
        elif len(words) == 1:  # 若匹配到一个，则返回该词语
            return words[0]
        elif len(words) == 2:  # 若匹配到两个，则返回第一个词语的前一个词语
            word_list = xiangdiao_str.split(words[1])
            return word_list[0][-1] + word_list[1]
        else:  # 若匹配到多个，则返回“混合香调”
            return '混合香调'

# 对df['分词']列中每一行“香调”一词分别进行计数，并记录到新列
df['香调'] = df['分词'].apply(lambda x: x.count('香调'))

# 根据计数结果，分别处理每一行“香调”
df['香调'] = df['香调'].apply(lambda x: analyze_xiangdiao(df.iloc[x.name]['分词']) if x > 0 else '未标明')

# 打印结果
print(df['香调'])

其中，`input.xlsx`为原始数据表格，需要根据实际情况进行修改。