dask_expr._collection.DataFrame.count

dask_expr._collection.DataFrame.count¶

DataFrame.count(axis=0, numeric_only=False, split_every=False)¶

计算每列或每行的非NA单元格数量。

此文档字符串是从 pandas.core.frame.DataFrame.count 复制而来的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

值 None, NaN, NaT, pandas.NA 被视为缺失值。

参数

轴{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’}, 默认 0: 如果为0或’index’，则为每一列生成计数。如果为1或’columns’，则为每一行生成计数。
仅数值bool, 默认 False: 只包含 float、int 或 boolean 数据。

返回

系列: 对于每一列/行，非NA/null条目的数量。

参见

Series.count: Series 中非 NA 元素的数量。
DataFrame.value_counts: 计算列的唯一组合。
DataFrame.shape: DataFrame 的行数和列数（包括 NA 元素）。
DataFrame.isna: 布尔型相同大小的 DataFrame，显示 NA 元素的位置。

示例

从字典构建 DataFrame：

>>> df = pd.DataFrame({"Person":  
...                    ["John", "Myla", "Lewis", "John", "Myla"],
...                    "Age": [24., np.nan, 21., 33, 26],
...                    "Single": [False, True, True, True, False]})
>>> df  
   Person   Age  Single
0    John  24.0   False
1    Myla   NaN    True
2   Lewis  21.0    True
3    John  33.0    True
4    Myla  26.0   False

注意未统计的 NA 值：

>>> df.count()  
Person    5
Age       4
Single    5
dtype: int64

每行的计数：

>>> df.count(axis='columns')  
  3
  2
  3
  3
  3
dtype: int64

dask_expr._collection.DataFrame.corr

dask_expr._collection.DataFrame.cov