Python中的df count zeros

介绍

在数据分析中，我们可能需要经常检查数据框或矩阵中有多少个零元素，df count zeros 就是为了方便我们统计数据框或矩阵中的零元素而设计的函数。

用法

在Python中，我们可以使用 pandas 库中的 DataFrame 对象来代表数据框，并使用 df.count() 函数来统计每个列中的非空值的数量。如果我们想要统计有多少个零元素，我们可以通过 df.eq(0) 函数来将数据框中的每个元素与零进行比较，结果为 True 则表明该元素为零。

df.count() 和 df.eq() 函数的结果均为 pandas.Series 类型，我们可以将两个结果进行逻辑与操作（&）来得到 DataFrame 中每列中为零的元素数量。

最后，统计整个 DataFrame 中零元素的数量可以通过 df.values.ravel().tolist().count(0) 来实现。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 0, 3], [0, 5, 6], [7, 0, 9]]), columns=['A', 'B', 'C'])

# 统计每列中为零的元素数量
zeros_count_series = (df == 0).sum()

# 输出结果
print(zeros_count_series)

# 统计整个 DataFrame 中零元素的数量
zeros_count = df.values.ravel().tolist().count(0)

# 输出结果
print('整个数据框中零元素的数量为', zeros_count)

输出结果为：

A    1
B    2
C    0
dtype: int64
整个数据框中零元素的数量为 2

结论

df count zeros 是一个方便统计 Pandas 数据框或矩阵中零元素数量的函数。通过对每列统计零元素的数量，我们可以了解数据框或矩阵中各列的情况，进一步分析数据的特点；而统计整个数据框或矩阵中零元素的数量，可以帮助我们快速定位数据中的异常情况。