pyspark.pandas.Series.count¶
-
系列。数( 轴:联盟(int, str,没有)=没有一个,numeric_only:bool=假 )→联盟(整数、浮点数、保龄球、str字节,小数。十进制、datetime。日期,日期时间。datetime,没有一个系列)¶ -
对每一列数non-NA细胞。
的值没有一个,南被认为是NA。
- 参数
-
- 轴 {0或“指数”,或“列”},默认为0
-
如果0或“指数”计数为每个列生成。如果1或“列”数量为每一行生成。
- numeric_only bool,默认的错误
-
如果这是真的,只包括浮动,int,布尔列。这个参数主要是熊猫兼容性。
- 返回
-
- 马克斯 为一系列标量,一系列DataFrame。
另请参阅
-
DataFrame.shape -
DataFrame行和列数(包括钠元素)。
-
DataFrame.isna -
布尔同样DataFrame显示钠元素的地方。
例子
从一个字典构造DataFrame:
> > >df=ps。DataFrame({“人”:…(“约翰。”,“Myla”,“路易斯”,“约翰。”,“Myla”),…“年龄”:(24。,np。南,21。,33,26),…“单身”:(假,真正的,真正的,真正的,假)},…列=(“人”,“年龄”,“单身”])> > >df人年龄的单身0约翰24.0假1 Myla南真2刘易斯21.0真约翰三33.0真4 Myla 26.0假
注意到无数的NA值:
> > >df。数()人54岁时单5dtype: int64
> > >df。数(轴=1)0 31 22 33个34个3dtype: int64
在一个系列:
> > >df(“人”]。数()5
> > >df(“年龄”]。数()4