pandas:count()如何选择值

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地进行数据操作和分析。其中，count()是pandas中的一个函数，用于计算数据中非缺失值的数量。

在使用pandas的count()函数时，可以选择不同的值来进行计数。具体来说，count()函数有以下几种常见的用法：

1. 不传入任何参数：默认情况下，count()函数会对每一列进行计数，返回每一列中非缺失值的数量。例如，对于一个DataFrame数据集df，可以使用df.count()来计算每一列的非缺失值数量。
2. 传入axis参数：可以通过传入axis参数来指定计数的方向。axis=0表示按列计数，返回每一列中非缺失值的数量；axis=1表示按行计数，返回每一行中非缺失值的数量。例如，对于一个DataFrame数据集df，可以使用df.count(axis=0)来按列计数，使用df.count(axis=1)来按行计数。
3. 传入subset参数：可以通过传入subset参数来指定计数的子集。subset参数可以是一个列名或者多个列名的列表，表示只计算指定列中的非缺失值数量。例如，对于一个DataFrame数据集df，可以使用df.count(subset='column1', 'column2')来计算'column1'和'column2'列中的非缺失值数量。

总结起来，pandas的count()函数用于计算数据中非缺失值的数量，可以选择不同的值来进行计数，包括每一列、每一行或者指定的列。通过灵活使用count()函数，可以方便地进行数据的统计和分析。

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