9 Otrzymałem dane wyjściowe, ale próbuję znaleźć bardziej wydajny sposób: (df['budget'] == 0).sum(), (df['revenue'] == 0).sum(),(df['budget_adj'] == 0).sum(), (df['revenue_adj'] == 0).sum() Dane wyjściowe to (5674, 5993, 5676, 5993) python pandas Ankvis źródło 2 df[['budget', 'revenue', 'budget_adj', 'revenue_adj']].eq(0).sum() Erfan Odpowiedzi: 4 Możesz porównać kolumny zbiorczo i podsumować te kolumny: (df[['budget', 'revenue', 'budget_adj', 'revenue_adj']] == 0).sum(axis=0) Willem Van Onsem źródło Dziękuję Ci! tego właśnie szukałem Ankvis
4 Możesz porównać kolumny zbiorczo i podsumować te kolumny: (df[['budget', 'revenue', 'budget_adj', 'revenue_adj']] == 0).sum(axis=0) Willem Van Onsem źródło Dziękuję Ci! tego właśnie szukałem Ankvis
df[['budget', 'revenue', 'budget_adj', 'revenue_adj']].eq(0).sum()
Odpowiedzi:
Możesz porównać kolumny zbiorczo i podsumować te kolumny:
źródło