如何用Pandas统计DataFrame列中仅含空字符串的单元格数量？

嘿，我来帮你搞定这个问题！你之前用的df['currency'].str.contains(r'\s*')之所以会误判，是因为\s*这个正则表示零个或多个空白字符——正常的非空字符串（比如'USD'）里虽然没有空白，但“零个空白”也是符合这个正则的，所以contains会认为所有单元格都匹配，这就导致了误识别。

要准确统计仅含空字符串（或仅空白字符）的单元格，分两种情况处理：

1. 严格匹配仅空字符串'' #

如果你要找的是完全等于空字符串的单元格，直接用等于判断就最直观高效：

empty_count = (df['currency'] == '').sum()

2. 匹配仅空白字符（包括空字符串） #

如果你的数据里存在全是空格、制表符这类空白的单元格，也想把它们统计进来，可以用str.fullmatch()配合正则r'^\s*$'——这个正则表示“从开头到结尾，只有零个或多个空白字符”，而fullmatch会要求整个字符串完全匹配正则（和contains的“部分匹配”本质不同）：

blank_count = df['currency'].str.fullmatch(r'^\s*$').sum()

举个实际例子 #

假设你的DataFrame是这样的：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'currency': ['USD', 'EUR', '', 'ILS', '  ', 'HKD']
})

• 用第一种方法统计空字符串：(df['currency'] == '').sum() → 结果是1（只有第三个单元格是空字符串）
• 用第二种方法统计所有空白类单元格：df['currency'].str.fullmatch(r'^\s*$').sum() → 结果是2（第三个和第五个全空格的单元格）

这样就能精准统计你需要的单元格数量啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者daiyue