如何统计DataFrame每行中job/edu类非空列数量？需新增统计列

1. 统计每行非空的job{i}_start_year列数量 #

先筛选出所有列名包含job且以_start_year结尾的列，再对每行统计非空值的数量，将结果存入新列（示例列名：job_non_empty_count）：

# 筛选job相关的年份列
job_year_cols = [col for col in df.columns if 'job' in col and col.endswith('_start_year')]
# 添加统计列
df['job_non_empty_count'] = df[job_year_cols].count(axis=1)

2. 统计每行非空的edu{i}_start_year列数量 #

遵循相同逻辑，筛选edu相关年份列后完成统计：

# 筛选edu相关的年份列
edu_year_cols = [col for col in df.columns if 'edu' in col and col.endswith('_start_year')]
# 添加统计列
df['edu_non_empty_count'] = df[edu_year_cols].count(axis=1)

补充说明 #

• count(axis=1)会自动忽略每行的空值（NaN），直接返回每行非空值的数量，完全匹配需求。
• 如果你的列名规则和示例一致（如job1_start_year、edu2_start_year这类格式），上述代码可直接复用；若列名有细微差异，只需调整列表推导式里的筛选条件即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Julieta M.