PandasのDataFrameで各行または各列に含まれるゼロの数を数える方法について説明します。これは、データ分析や前処理でよく使用されるテクニックです。
方法1: sumとastypeを使用する
まず、最も一般的な方法は、DataFrameの各要素がゼロであるかどうかをチェックし、その結果を整数に変換して合計することです。以下に例を示します。
df = pd.DataFrame({'a':[1,0,0,1,3], 'b':[0,0,1,0,1], 'c':[0,0,0,0,0]})
(df == 0).astype(int).sum(axis=1)
このコードは、DataFrameの各要素がゼロであるかどうかをチェックし(df == 0)、その結果を整数に変換します(.astype(int))。そして、sum(axis=1)を使用して各行のゼロの数を合計します。
方法2: isinとsumを使用する
次に、isinとsumを使用する方法を紹介します。この方法は、特定の値（この場合はゼロ）の出現回数を数えるのに便利です。
df.isin([0]).sum(axis=1)
このコードは、DataFrameの各要素がゼロであるかどうかをチェックし(df.isin([0]))、その結果を合計します(.sum(axis=1))。
方法3: applyとvalue_countsを使用する
最後に、applyとvalue_countsを使用する方法を紹介します。この方法は、各行または各列の特定の値の出現回数を数えるのに便利です。
df.apply(lambda s : s.value_counts().get(key=0,default=0), axis=1)
このコードは、DataFrameの各行に対してvalue_countsを適用し(df.apply(...))、その結果からゼロの出現回数を取得します(.get(key=0,default=0))。
以上、PandasのDataFrameでゼロの数を数える方法について説明しました。これらのテクニックは、データ分析や前処理で非常に役立ちます。