Question

我从原始数据开始，如下所示：

  Case  Final    Pre    Post   
  1     A        Z      X  
        Z               V  
  2     B                  
        Y                  
  3     A        Z      Y  
        Z               U  
        W                  
  4     C        W        
        Z                  
  5     C        X      Z  
        X                  
        Z

然后进行向前填充：

df['Case'] = df['Case'].ffill()

像这样：

  Case  Final    Pre    Post   
  1     A        Z      X  
  1     Z        NaN    V  
  2     B        NaN    NaN
  2     Y        NaN    NaN
  3     A        Z      Y  
  3     Z        NaN    U  
  3     W        NaN    NaN
  4     C        W      NaN
  4     Z        NaN    NaN
  5     C        X      Z  
  5     X        NaN    NaN
  5     Z        NaN    NaN

我要计算的是该列不为空的每一列的情况：

  Case: 5
  Final: 5
  Pre: 4
  Post: 3

输出说明：

1-按第一列Case分组。

2-即使该列的一个值不为null（包括Case列本身），也要计数++（将not null的计数增加1）。

Answer 1

使用：

s = df.notna().groupby(df['Case']).any().sum()
#oldier pandas versions
s = df.notnull().groupby(df['Case']).any().sum()
print (s)
Case     5
Final    5
Pre      4
Post     3
dtype: int64

详细信息：

首先通过检查不丢失的值：

print (df.notna())
    Case  Final    Pre   Post
0   True   True   True   True
1   True   True  False   True
2   True   True  False  False
3   True   True  False  False
4   True   True   True   True
5   True   True  False   True
6   True   True  False  False
7   True   True   True  False
8   True   True  False  False
9   True   True   True   True
10  True   True  False  False
11  True   True  False  False

然后按Case和DataFrame.notna进行汇总：

print (df.notnull().groupby(df['Case']).any())
      Case  Final    Pre   Post
Case                           
1     True   True   True   True
2     True   True  False  False
3     True   True   True   True
4     True   True   True  False
5     True   True   True   True

计数sum的最后True个值，例如1。

Answer 2

怎么样：

grouped = df.groupby('Case', as_index=False)\
            .agg(lambda col: col.notnull().any())\
            .astype(bool)\
            .sum(axis='rows')

我们按'Case'分组，并计算每列是否有非空值。所以

df.groupby('Case', as_index=False)\
  .agg(lambda col: col.notnull().any())

给我们：

   Case  Final    Pre   Post
0   1.0   True   True   True
1   2.0   True  False  False
2   3.0   True   True   True
3   4.0   True   True  False
4   5.0   True   True   True

使用.astype(bool)将'Case'列中的每个值设为True，因为它们非零，然后与axis='rows'求和就可以得出每一列的总数（其中True变为1且False变为0），给我们：

Case     5
Final    5
Pre      4
Post     3
dtype: int64

Answer 3

尝试一下：

df.index = df.Case

df.apply(lambda x: len(x[pd.isna(x) == False].index.unique()))

出局：

Case     5
Final    5
Pre      4
Post     3
dtype: int64

Answer 4

IIUC

df.groupby(df['Case'], as_index=False).any().astype(bool).sum()

输出

Case     5
Final    5
Pre      4
Post     3

如何计算每个组的非空列？

4 个答案:

输出