Сумма нулевых и пустых значений в DataFrame Pandas ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть DataFrame, который содержит как нулевые значения, так и пустые строки.

Код: Выделить всё

data = {'vals1':  [None, '100','','200'],
'vals2': ['100', '100','',''],
'vals3': ['100', None,'100',None],
'vals4': ['', '','','']
}

df = pd.DataFrame (data, columns = ['vals1','vals2','vals3','vals4'])
< /code>
output: < /p>
    vals1   vals2   vals3   vals4
0   None    100     100
1   100     100     None
2                   100
3   200             None
< /code>
Вы можете видеть, что существуют законные нулевые значения (Python обрабатывает «нет» как NULL), но есть также пустые строки, обозначенные пробелами, которые также являются законной особенностью набора набора.    vals1   vals2   vals3   vals4
0   True    False   False   False
1   False   False   True    False
2   False   False   False   False
3   False   False   True    False

И я могу подсчитать нулевые значения с помощью df.isnull (). sum () , который дает:

Код: Выделить всё

   vals1    1
vals2    0
vals3    2
vals4    0
dtype: int64
< /code>
Однако мне также нужен способ учета пустых значений, так что выход стал чем -то вроде: < /p>
       Nulls Empty
vals1    1    1
vals2    0    1
vals3    2    1
vals4    0    4
dtype: int64

Как я могу достичь желаемого вывода?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/626 ... -dataframe