通过 Pandas DataFrame 计算每行的零个数？答案

【问题标题】：Counting number of zeros per row by Pandas DataFrame?通过 Pandas DataFrame 计算每行的零个数？
【发布时间】：2021-10-05 13:43:36
【问题描述】：

给定一个 DataFrame，我想计算每行的零数。如何用 Pandas 计算它？

这就是我目前所做的，这将返回零索引

def is_blank(x):
    return x == 0 

indexer = train_df.applymap(is_blank)

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

使用布尔比较会产生一个布尔 df，然后我们可以将其转换为 int，True 变为 1，False 变为 0，然后调用 count 并传递参数 axis=1 以逐行计数：

In [56]:

df = pd.DataFrame({'a':[1,0,0,1,3], 'b':[0,0,1,0,1], 'c':[0,0,0,0,0]})
df
Out[56]:
   a  b  c
0  1  0  0
1  0  0  0
2  0  1  0
3  1  0  0
4  3  1  0
In [64]:

(df == 0).astype(int).sum(axis=1)
Out[64]:
0    2
1    3
2    2
3    2
4    1
dtype: int64

分解以上内容：

In [65]:

(df == 0)
Out[65]:
       a      b     c
0  False   True  True
1   True   True  True
2   True  False  True
3  False   True  True
4  False  False  True
In [66]:

(df == 0).astype(int)
Out[66]:
   a  b  c
0  0  1  1
1  1  1  1
2  1  0  1
3  0  1  1
4  0  0  1

编辑

正如大卫所指出的，astype 到 int 是不必要的，因为在调用 sum 时，Boolean 类型将向上转换为 int，因此这简化为：

(df == 0).sum(axis=1)

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用以下 python pandas 函数计算每列的零。它可以帮助需要计算每列的特定值的人

df.isin([0]).sum(axis=1)

这里的df是数据框，我们要计算的值是0

【讨论】：

【解决方案3】：

这是使用apply() 和value_counts() 的另一种解决方案。

df = pd.DataFrame({'a':[1,0,0,1,3], 'b':[0,0,1,0,1], 'c':[0,0,0,0,0]})
df.apply( lambda s : s.value_counts().get(key=0,default=0), axis=1)

【讨论】：