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基于其他特定列显示特定列的缺失值

nan multiple-columns dataframe pandas python

Phurich.P · 技术社区 · 10 年前

这是我的问题

假设我在数据帧上有两列,如下所示:

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

我想根据类型显示Killed中的所有缺失值并进行计数

我的愿望结果如下:

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

还有什么可以显示的吗?

2 回复 | 直到 10 年前

jezrael 10 年前

boolean indexing 具有 value_counts :

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

或聚合 size ,似乎更快:

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

piRSquared 10 年前

我可以帮你们两个 isnull 和 notnull

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

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