pyspark.pandas.DataFrame.count¶
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DataFrame。數( 軸:聯盟(int, str,沒有)=沒有一個,numeric_only:bool=假 )→聯盟(整數、浮點數、保齡球、str字節,小數。十進製、datetime。日期,日期時間。datetime,沒有一個係列)¶ -
對每一列數non-NA細胞。
的值沒有一個,南被認為是NA。
- 參數
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- 軸 {0或“指數”,或“列”},默認為0
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如果0或“指數”計數為每個列生成。如果1或“列”數量為每一行生成。
- numeric_only bool,默認的錯誤
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如果這是真的,隻包括浮動,int,布爾列。這個參數主要是熊貓兼容性。
- 返回
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- 馬克斯 為一係列標量,一係列DataFrame。
另請參閱
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DataFrame.shape -
DataFrame行和列數(包括鈉元素)。
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DataFrame.isna -
布爾同樣DataFrame顯示鈉元素的地方。
例子
從一個字典構造DataFrame:
> > >df=ps。DataFrame({“人”:…(“約翰。”,“Myla”,“路易斯”,“約翰。”,“Myla”),…“年齡”:(24。,np。南,21。,33,26),…“單身”:(假,真正的,真正的,真正的,假)},…列=(“人”,“年齡”,“單身”])> > >df人年齡的單身0約翰24.0假1 Myla南真2劉易斯21.0真約翰三33.0真4 Myla 26.0假
注意到無數的NA值:
> > >df。數()人54歲時單5dtype: int64
> > >df。數(軸=1)0 31 22 33個34個3dtype: int64
在一個係列:
> > >df(“人”]。數()5
> > >df(“年齡”]。數()4