pyspark.pandas.Series.count

係列。 ( :聯盟(int, str,沒有)=沒有一個,numeric_only:bool= )→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,被認為是NA。

參數
{0或“指數”,或“列”},默認為0

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

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
馬克斯 為一係列標量,一係列DataFrame。

另請參閱

DataFrame.shape

DataFrame行和列數(包括鈉元素)。

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=psDataFrame({“人”:(“約翰。”,“Myla”,“路易斯”,“約翰。”,“Myla”),“年齡”:(24。,np,21。,33,26),“單身”:(,真正的,真正的,真正的,)},=(“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()人54歲時單5dtype: int64
> > >df(=1)0 31 22 33個34個3dtype: int64

在一個係列:

> > >df(“人”]()5
> > >df(“年齡”]()4