Putacategoryofcolumn'snon-nullcountasaseparatecolumn（将列的非空计数类别作为单独的列）

使用Python Pandas库中的groupby()方法和count()函数来实现将每个类别的非空值计数作为单独的列输出。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
                   'Category': ['A', 'A', 'B', 'C', 'C'],
                   'Value': [10, 20, np.nan, 30, 40]})

# 使用groupby和count函数获取每个Category类别下的非空值的数目，并将其作为Series类型
non_null_count_series = df.groupby('Category')['Value'].count()

# 将Series类型转换为DataFrame类型，并重命名列名为'Non-null Count'
non_null_count_df = non_null_count_series.to_frame(name='Non-null Count')

# 将DataFrame类型与原数据集合并，按照Category类别列进行拼接
result = pd.merge(df, non_null_count_df, on='Category')

print(result)

代码输出：

      Name Category  Value  Non-null Count
0    Alice        A   10.0               2
1      Bob        A   20.0               2
2  Charlie        B    NaN               0
3    David        C   30.0               2
4    Emily        C   40.0               2