如何按Pandas DataFrame的name列取值统计每行缺失值总和？

你可以用Pandas的分组聚合功能来实现，比循环高效得多，步骤如下：

1. 先给数据集新增一列，存储每行的空值数量
2. 按name列分组，对新增的空值数列求和

具体代码如下：

# 计算每行的空值数量，新增为null_count列
requiredCSV['null_count'] = requiredCSV.isnull().sum(axis=1)

# 按name列分组，统计每组的空值总和
name_null_total = requiredCSV.groupby('name')['null_count'].sum()

# 打印结果
print(name_null_total)

如果不需要保留新增的null_count列，也可以用一行代码完成：

name_null_total = requiredCSV.groupby('name').apply(lambda x: x.isnull().sum().sum())
print(name_null_total)

代码说明 #

• isnull().sum(axis=1)：axis=1表示按行统计空值数量，默认axis=0是按列统计
• groupby('name')['null_count'].sum()：按name分组后，对每组的空值数求和，直接得到每个name对应的总空值数
• 第二种方法里的apply(lambda x: x.isnull().sum().sum())：先对组内每行统计空值（第一个sum），再把组内的行空值数加总（第二个sum）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cosmo Boy