如何为Pandas DataFrame添加统计指定列非空数量的Score列？

原始DataFrame数据：

Name   Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Col6    
A      Y    Y         Y              
B      Y         Y    Y         Y
C           Y    Y          Y       
D      Y    

需求：添加Score列，统计Col1至Col6列中包含值的列数，最终效果如下：

Name   Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Col6  Score
A      Y    Y         Y               3
B      Y         Y    Y         Y     4
C           Y    Y          Y         3
D      Y                              1

尝试的错误代码：

df['Score'] = df.count(df[['Col1','Col2','Col3','Col4','Col5','Col6']], axis='columns')

正确实现方法 #

情况1：空值为Pandas默认的NaN #

如果你的空值是Pandas识别的缺失值（NaN），直接选中目标列后按行统计非空值数量即可：

df['Score'] = df[['Col1','Col2','Col3','Col4','Col5','Col6']].count(axis=1)

情况2：空值为空字符串"" #

如果表格里的空值是实际的空字符串（不是NaN），可以用两种方式处理：

• 方法1：先把空字符串转为NaN，再统计

  import pandas as pd
  # 将空字符串替换为Pandas缺失值
  df[['Col1','Col2','Col3','Col4','Col5','Col6']] = df[['Col1','Col2','Col3','Col4','Col5','Col6']].replace("", pd.NA)
  df['Score'] = df[['Col1','Col2','Col3','Col4','Col5','Col6']].count(axis=1)
  

• 方法2：直接判断单元格是否非空，再求和

  df['Score'] = df[['Col1','Col2','Col3','Col4','Col5','Col6']].ne("").sum(axis=1)
  

错误原因说明 #

count()方法不需要传入额外的DataFrame参数，它是对调用它的数据集进行统计。你传入子DataFrame的写法不符合方法的参数规则，导致执行失败。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ed Jefferies