根据另一个特定列显示特定列的缺失值答案

【问题标题】：Display missing values of specific column based on another specific column根据另一个特定列显示特定列的缺失值
【发布时间】：2017-01-08 20:47:21
【问题描述】：

这是我的问题

假设我在数据框中有 2 列，如下所示：

 Type   | Killed
_______ |________
 Dog        1
 Dog       nan
 Dog       nan
 Cat        4
 Cat       nan
 Cow        1
 Cow       nan

我想根据类型在 Killed 中显示所有缺失值并统计它们

我的愿望结果是这样的：

Type | Sum(isnull)
Dog       2
Cat       1
Cow       1

还有什么可以显示的吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe multiple-columns nan

【解决方案1】：

isnull 和 notnull 我都可以找到你

isnull = np.where(df.Killed.isnull(), 'isnull', 'notnull')
df.groupby([df.Type, isnull]).size().unstack()

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将boolean indexing 与value_counts 一起使用：

print (df.ix[df.Killed.isnull(), 'Type'].value_counts().reset_index(name='Sum(isnull)'))

  index  Sum(isnull)
0   Dog            2
1   Cow            1
2   Cat            1

或者聚合size，好像更快：

print (df[df.Killed.isnull()]
            .groupby('Type')['Killed']
            .size()
            .reset_index(name='Sum(isnull)'))

  Type  Sum(isnull)
0  Cat           1
1  Cow           1
2  Dog           2

时间安排：

df = pd.concat([df]*1000).reset_index(drop=True)

In [30]: %timeit (df.ix[df.Killed.isnull(), 'Type'].value_counts().reset_index(name='Sum(isnull)'))
100 loops, best of 3: 5.36 ms per loop

In [31]: %timeit (df[df.Killed.isnull()].groupby('Type')['Killed'].size().reset_index(name='Sum(isnull)'))
100 loops, best of 3: 2.02 ms per loop

【讨论】：