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Python / Pandas: compter le nombre de NaN / manquants dans chaque rangée

J'ai un jeu de données avec un grand nombre de lignes. Certaines des valeurs sont NaN, comme ceci:

In [91]: df
Out[91]:
 1    3      1      1      1
 1    3      1      1      1
 2    3      1      1      1
 1    1    NaN    NaN    NaN
 1    3      1      1      1
 1    1      1      1      1

Et je veux compter le nombre de valeurs NaN dans chaque chaîne, ce serait comme ceci:

In [91]: list = <somecode with df>
In [92]: list
    Out[91]:
     [0,
      0,
      0,
      3,
      0,
      0]

Quel est le meilleur moyen et le plus rapide de le faire?

pandascountrowdataframenan
44
Chernyavski.aa

Vous pouvez d’abord rechercher si l’élément est NaN ou pas par isnull(), puis prendre rangée sum(axis=1)

In [195]: df.isnull().sum(axis=1)
Out[195]:
0    0
1    0
2    0
3    3
4    0
5    0
dtype: int64

Et, si vous voulez la sortie sous forme de liste, vous pouvez

In [196]: df.isnull().sum(axis=1).tolist()
Out[196]: [0, 0, 0, 3, 0, 0]

Ou utilisez count comme

In [130]: df.shape[1] - df.count(axis=1)
Out[130]:
0    0
1    0
2    0
3    3
4    0
5    0
dtype: int64
61
Zero