根据一个列中特定值的值计数，编写用于特定值的列的value.counts()代码

Question

我是数据科学的新手，正在尝试在iPython笔记本中与python2.7进行一些数据争论。我在第一个项目中遵循的教程要求我用0或1替换所有的NaN输入。但我想考虑另一种方法，我可以先看一看非数值行的计数，这些行对应于所有具有信用历史的行。。。在

信用记录为NaN时的理想输出：

Self_Employed
Yes  532
No   32

Married
No   398
Yes  213

对于数值，我想得到所有列的平均值，当credit_history为NaN时

当信用历史记录为NaN时，非数字值的理想输出：

^{pr2}$

提前谢谢！在

Answer 1

对于值计数，可以使用^{}：

df.loc[pd.isnull(df['Credit_History']), 'Self_Employed'].value_counts()
df.loc[pd.isnull(df['Credit_History']), 'Married'].value_counts()

要计算平均值，可以使用^{}：

^{pr2}$