9 Я получил вывод, но пытаюсь найти более эффективный способ сделать это: (df['budget'] == 0).sum(), (df['revenue'] == 0).sum(),(df['budget_adj'] == 0).sum(), (df['revenue_adj'] == 0).sum() Выход (5674, 5993, 5676, 5993) python pandas Ankvis источник 2 df[['budget', 'revenue', 'budget_adj', 'revenue_adj']].eq(0).sum() Эрфан Ответы: 4 Вы можете сравнить столбцы оптом и суммировать их по столбцам: (df[['budget', 'revenue', 'budget_adj', 'revenue_adj']] == 0).sum(axis=0) Виллем Ван Онсем источник Спасибо! это то, что я искал Анквис
4 Вы можете сравнить столбцы оптом и суммировать их по столбцам: (df[['budget', 'revenue', 'budget_adj', 'revenue_adj']] == 0).sum(axis=0) Виллем Ван Онсем источник Спасибо! это то, что я искал Анквис
df[['budget', 'revenue', 'budget_adj', 'revenue_adj']].eq(0).sum()
Ответы:
Вы можете сравнить столбцы оптом и суммировать их по столбцам:
источник