如何用Pandas统计DataFrame每行非零值的列数？

可以通过Pandas的布尔判断+按行求和快速实现，下面是具体步骤：

1. 构造示例DataFrame #

import pandas as pd

data = {
    'col1': [0, 0, 0, 0],
    'col2': [0, 0, 0, 2],
    'col3': [2, 0, 8, 2],
    'col4': [3, 3, 3, 3],
    'col5': [0, 0, 0, 0]
}
df = pd.DataFrame(data)

2. 新增统计非零值数量的列 #

有两种常用写法，效果完全一致：

方法一：用ne(0)判断非零后求和

df['nonzero'] = df.ne(0).sum(axis=1)

方法二：转为布尔类型后求和

df['nonzero'] = df.astype(bool).sum(axis=1)

3. 最终结果 #

执行后DataFrame会变成：

原理说明 #

• df.ne(0)：生成一个布尔DataFrame，非零元素标记为True，零标记为False
• astype(bool)：将数值型数据转为布尔值，非零值对应True，零对应False
• sum(axis=1)：按行对布尔值求和（True等价于1，False等价于0），得到每行的非零值数量

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maths12