补全如下代码，打印其中非NaN变量的数量。 import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5)) b = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)) print((a+b).______())

可以使用 count() 方法来统计非缺失值的数量，因为 NaN 在进行加法运算时会被视为缺失值。

所以，代码应该为：

print((a + b).count().sum())

其中，`count()` 方法返回的是一个 Series，它的每个元素代表了对应列中的非缺失值数量，最后通过 `sum()` 方法将所有列的非缺失值数量相加得到总数。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd data=pd.DataFrame(np.arange(4).reshape((2,2)), index=pd.Index(['row1','row2'],name='rows'), columns=pd.Index(['one','two'],name='cols')) print(data)

这段代码的作用是生成一个2行2列的DataFrame对象，其中数据为0到3的数字序列，行索引为'row1'和'row2'，列索引为'one'和'two'，并打印输出该DataFrame对象。输出结果如下：

cols  one  two
rows         
row1    0    1
row2    2    3

执行下列Python程序，输出的结果是（） import numpy as np import pandas as pd data=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),in [apple' pear,strawberry],columns=[ab'c'd]) data=data.rename(index=str.title,columns=str.uppr (Apple:'Orange}) print(data) A.ABC D Orange 012 3 Pear 4567 Strawberry 8 9 10 11 B、ABCD

执行该程序会出现语法错误，原因是以下两个错误：

1. `data=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),in [apple' pear,strawberry],columns=[ab'c'd])` 语句中 `in` 应该是 `index`，同时在 `columns` 参数中引号不完整，应该为 `['a', 'b', 'c', 'd']`。

2. `data=data.rename(index=str.title,columns=str.uppr (Apple:'Orange})` 语句中 `str.uppr` 应该是 `str.upper`，另外在 `columns` 参数中冒号后面的引号也不完整，应该为 `{'Apple': 'Orange'}`。

修改后的程序如下，其输出结果为选项A：

import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), index=['apple', 'pear', 'strawberry'], columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
data = data.rename(index=str.title, columns=str.upper, level=0, mapper={'Apple': 'Orange'})
print(data)

输出结果为：

   A  B  C  D
Apple            
Pear  4  5  6  7
Strawberry  8  9 10 11
Orange  0  1  2  3