import numpy as np a = np.random.randint(-5, 5, (1, 10)) c=np.sum(a>=1) #条件为大于等于1 print ("随机数组a : "+str(a)) #输出数组a print ("大于等于1的个数: "+str ...
统计每行的yes的个数 isA c yes , no , yes ,NA isB c no , yes , no ,NA df lt data.frame isA,isB df isA isB yes no no yes yes no lt NA gt lt NA gt df ans lt apply df, ,function x table x yes df isA isB ans yes n ...
2021-06-12 16:31 0 4180 推荐指数:
import numpy as np a = np.random.randint(-5, 5, (1, 10)) c=np.sum(a>=1) #条件为大于等于1 print ("随机数组a : "+str(a)) #输出数组a print ("大于等于1的个数: "+str ...
例如 ...
SELECT count(status = 0 OR NULL) AS a, count(status = 1 OR NULL) AS b, count(status = 2 OR NULL) AS ...
前言 本文实现的这个需求其实十分普遍,举例来说,我们存在一个用户来源表,用来标记用户从哪个渠道注册进来。表结构如下所示… 其中 origin 是用户来源,其中的值有 iPhone 、Android 、Web 三种,现在需要分别统计由这三种渠道注册的用户数量。 解决方案1 ? ...
colSums(is.na(df2))rowSums(is.na(df2))sum(is.na(x)) ...