为何df.isnull（）。sum（）以它的方式工作？

Question

[当我执行df.isnull（）。sum（）时，我得到一列中空值的计数。但是.sum（）的默认轴为None或0-应该在各列中求和。

当默认值表示跨轴求和= 0时，为什么.sum（）为什么要计算列而不是行的和？

谢谢！

Answer 1

我看到了与您所解释的相反的行为：

Sums across the columns
In [3309]:  df1.isnull().sum(1)                                                                                                                                                                
Out[3309]: 
0     0
1     1
2     0
3     0
4     0
5     0
6     0
7     0
8     0
9     0
10    0
11    0
dtype: int64

汇总各列

In [3310]:  df1.isnull().sum()                                                                                                                                                                 
Out[3310]: 
date        0
variable    1
value       0
dtype: int64

Answer 2

嗯。这不是我所看到的功能。让我们来看这个小例子。

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.DataFrame({'A':[np.nan, np.nan, 3],'B':[1,1,3]}, index =[*'abc'])
print(df)
print(df.isnull().sum())
print(df.sum())

请注意，列是大写的'A'和'B'，而索引或行索引是小写。

输出：

     A  B
a  NaN  1
b  NaN  1
c  3.0  3

A    2
B    0
dtype: int64

A    3.0
B    5.0
dtype: float64

每docs：

轴：{索引（0），列（1）}要应用的功能的轴上。