Pandas DataFrame.count メソッドとは?
pandas.DataFrame.count
メソッドは、DataFrame内の非NULL値の数をカウントします。これは、欠損値やNaN値を除いてデータフレーム内のデータ量を把握する際に役立ちます。
使い方
このメソッドは非常にシンプルで、引数なしで呼び出すことができます。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [3, np.nan, 5]})
# 各列の非NULL値の数をカウント
df.count()
# 出力
# A 2
# B 2
# dtype: int64
オプション引数
axis
: カウントする軸を指定します。デフォルトは0(列方向)です。1を指定すると行方向にカウントします。level
: MultiIndexを使用している場合、カウントするレベルを指定します。numeric_only
: Trueを指定すると、数値データのみをカウントします。
例
- 行方向にカウント
df.count(axis=1)
# 出力
# 0 2
# 1 1
# 2 2
# dtype: int64
- 特定のレベルでカウント
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [3, np.nan, 5]}, index=[['a', 'a'], ['b', 'b']])
df.count(level=1)
# 出力
# a 2
# b 2
# dtype: int64
- 数値データのみカウント
df.count(numeric_only=True)
# 出力
# A 2
# B 2
# dtype: int64
注意点
count
メソッドは、NULL値とNaN値を区別しません。- 空の文字列("")は非NULL値としてカウントされます。
応用例
- データフレーム内の欠損値の割合を計算
- 特定の列にデータが存在するかどうかを確認
- データフレーム内のデータ量を比較
補足
count
メソッドは、DataFrame内のデータ量を把握する際に非常に便利なツールです。オプション引数を使うことで、より詳細な分析を行うこともできます。
Pandas DataFrame.count サンプルコード
基本的な使い方
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [3, np.nan, 5], 'C': ['a', 'b', '']})
# 各列の非NULL値の数をカウント
df.count()
# 出力
# A 2
# B 2
# C 2
# dtype: int64
行方向にカウント
df.count(axis=1)
# 出力
# 0 3
# 1 2
# 2 2
# dtype: int64
特定のレベルでカウント
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [3, np.nan, 5]}, index=[['a', 'a'], ['b', 'b']])
df.count(level=1)
# 出力
# a 2
# b 2
# dtype: int64
数値データのみカウント
df.count(numeric_only=True)
# 出力
# A 2
# B 2
# dtype: int64
欠損値の割合を計算
df.isnull().mean()
# 出力
# A 0.333333
# B 0.333333
# C 0.333333
# dtype: float64
特定の列にデータが存在するかどうかを確認
df['A'].notnull().all()
# 出力
# True
データフレーム内のデータ量を比較
df1.count() == df2.count()
# 出力
# True
グループ化とカウント
df.groupby('A').count()
# 出力
# B C
# A
# 1.0 2 2
# 2.0 2 2
マスクとカウント
df[df['A'] > 1].count()
# 出力
# A 1
# B 1
# C 1
# dtype: int64
条件とカウント
df.query('A > 1 and B < 5').count()
# 出力
# A 1
# B 1
# C 1
# dtype: int64
Pandas DataFrameで非NULL値をカウントする他の方法
sum() メソッドと isnull() メソッド
df.isnull().sum(axis=1)
# 出力
# 0 0
# 1 1
# 2 1
# dtype: int64
この方法は、各行のNULL値の数を合計します。
len() 関数
len(df.dropna())
# 出力
# 6
この方法は、DataFrameからすべてのNULL値を削除し、残りの行数をカウントします。
ループ処理
count = 0
for i in range(df.shape[0]):
for j in range(df.shape[1]):
if not pd.isnull(df.iloc[i, j]):
count += 1
# 出力
# 6
この方法は、ループ処理を使って各セルを検査し、非NULL値の数をカウントします。
NumPy
import numpy as np
np.count_nonzero(~np.isnan(df.values))
# 出力
# 6
この方法は、NumPyの count_nonzero
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