计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数

最新推荐文章于 2025-11-25 17:20:36 发布
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本文介绍如何利用Python的pandas库计算DataFrame中不包含缺失值的行数，通过示例代码详细解释了使用dropna和shape属性的方法。

计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数

在Python的数据分析过程中，我们常常需要对数据进行清洗和缺失值处理。其中一个重要的任务就是计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数。本文将介绍如何使用sum函数实现这一功能。

首先，让我们导入pandas模块并构建一个示例DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
   
   
    'A': [1,
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使用Python计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数
CodeHeroicX的博客
09-03 192
在这篇文章中，我将介绍如何使用pandas库来计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数。现在，我们将使用sum函数来计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数。函数返回一个与原始DataFrame具有相同形状的布尔类型DataFrame，其中缺失值对应的元素为False，非缺失值对应的元素为True。这就是使用Python中的pandas库来计算DataFrame中不包含缺失值的数据行个数的方法。函数对上一步得到的结果进行求和，以计算整个DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数。
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pandas使用notna函数、all函数、sum函数计算dataframe中不包含缺失值的数据行的个数（number of rows withoutmissing values in dataframe）
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提示：java总结学习之路。
Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
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本文介绍了Python中的迭代器和生成器概念。迭代器通过实现__iter__和__next__方法实现惰性加载，示例演示了自定义迭代器模拟range功能。生成器是迭代器的语法糖，通过推导式或yield关键字创建，具有内存占用小的优势（示例显示生成器仅占用192字节，而列表占用8448728字节）。此外还介绍了property属性的两种实现方式：装饰器方式（@property和@属性名.setter）和类属性方式（property()函数），用于将方法封装为属性访问。
使用python的pywin32库实现CANape工程自动化案例
qq_42746084的博客
11-24 832
摘要 本教程介绍使用Python控制CANape进行自动化数据采集与MF4文件分析的方法。主要内容包括： 环境配置：需Windows系统、CANape软件、Python 3.8+及相关库（pywin32、asammdf等） 核心功能： 通过COM接口控制CANape 实现基础数据采集、条件触发录制、定时批量采集等功能 支持批量标定参数写入与验证 提供MF4文件离线分析方案 典型应用案例： 基础数据采集与保存 基于信号阈值的触发录制 定时批量数据采集 批量标定参数验证 技术实现： 使用win32com操作CA
Dify知识库图文混排回复-让回答“图文并茂”
paopao_wu的专栏
11-22 375
目前在Dify知识库中上传的文档，要想做到回复图文混排的内容效果比较好的，有word格式导入和 markdown+图床两种。word文档中本身就是图文混排，使用word文档不用太折腾，本文对它探索一番后，各位可以体会一下它的优缺点。
98-爬取租房网站信息-1
11-24 198
import aiohttp #异步的网络请求模块。import asyncio #异步请求。操作系统：windows11。语言：Python3.10。开发环境：PyCharm。#导入伪造头部的信息。
Python科学计算库NumPy使用
2509_93947176的博客
11-23 457
如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
修复更新四年前的python代码
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2509_93946396的博客
11-22 578
说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
python如何计算数据中缺测值的个数
06-17
注意：numpy的np.isnan()不能直接用于包含非数值类型的数组（比如字符串），而pandas的isnull()可以处理多种类型的缺失值（包括None,NaN,NaT等）。因此，根据数据的不同，我们可以采用不同的方法。示例：情况1：...
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