Python・PandasでDataFrameの列の値の個数を数える方法（count()メソッド）

Pandas DataFrameの列値の個数を数える方法

DataFrameの列に含まれる値の個数を取得するには、count()メソッドを使用します。まず、必要なPandasライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd

次に、2つの列（「Car」と「Units」）を持つDataFrameを作成します。

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

count()関数を使って、「Units」列の値の個数を求めてみます。

print("DataFrame1のUnits列の値の個数 = ", dataFrame1['Units'].count())

同じ要領で、2つ目のDataFrameに対しても個数を計算できます。特定の列だけでなく、引数を指定せずにcount()を呼び出せば、すべての列の値の個数を一度に取得することも可能です。

サンプルコード

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd

# DataFrame1を作成
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print("DataFrame1 ...\n", dataFrame1)

# 特定の列の値の個数を求める
print("DataFrame1のUnits列の値の個数 = ", dataFrame1['Units'].count())

# DataFrame2を作成
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Product": ['TV', 'PenDrive', 'HeadPhone', 'EarPhone', 'HDD'],
      "Price": [8000, 500, 3000, 1500, 3000]
   }
)

print("\nDataFrame2 ...\n", dataFrame2)

# すべての列の値の個数を求める
print("\nDataFrame2の各列の値の個数 = \n", dataFrame2.count())

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame1 ...
        Car   Units
0       BMW    100
1      Lexus    150
2       Audi    110
3      Tesla     80
4    Bentley    110
5     Jaguar     90
DataFrame1のUnits列の値の個数 = 6

DataFrame2 ...
   Price   Product
0   8000        TV
1    500  PenDrive
2   3000 HeadPhone
3   1500  EarPhone
4   3000       HDD

DataFrame2の各列の値の個数 =
Price      5
Product    5
dtype: int64

ポイントまとめ

• df['列名'].count()：指定した1つの列の値の個数を取得できます。
• df.count()：引数なしで呼び出すと、すべての列の値の個数をSeriesとして返します。
• count()は欠損値（NaN）を除外してカウントするため、データに欠損が含まれる場合でも、実際の有効な値の個数が返されます。