Python Pandas – DataFrame 열 값 개수 계산하기 (count() 메서드 활용법)

Pandas count() 메서드란?

Pandas DataFrame에서 열(column) 값의 개수를 계산하려면 count() 메서드를 사용합니다. count()는 해당 열에 포함된 유효한 값(결측치 NaN 제외)의 개수를 반환하므로, 데이터의 크기를 빠르게 파악할 때 유용합니다.

먼저 필요한 Pandas 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

특정 열의 값 개수 계산하기

두 개의 열을 가진 DataFrame을 생성해 보겠습니다.

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

count() 함수를 사용하여 "Units" 열의 값 개수를 구하는 방법은 다음과 같습니다.

print("Count of values of Units column from DataFrame1 = ", dataFrame1['Units'].count())

같은 방식으로 두 번째 DataFrame에 대해서도 값의 개수를 계산할 수 있습니다.

전체 예제 코드

다음은 두 개의 DataFrame을 만들고 각각의 열 값 개수를 계산하는 완성된 코드입니다.

import pandas as pd

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

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

# 특정 열의 값 개수 구하기
print("Count of values of Units column from DataFrame1 = ", dataFrame1['Units'].count())

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

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

# 모든 열의 값 개수 구하기
print("\nCount of column values from DataFrame2 = \n", dataFrame2.count())

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

DataFrame1 ...
        Car   Units
0      BMW     100
1    Lexus     150
2     Audi     110
3    Tesla      80
4  Bentley     110
5   Jaguar      90
Count of values of Units column from DataFrame1 = 6

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

Count of column values from DataFrame2 =
Price      5
Product    5
dtype: int64

정리

특정 열 하나의 값 개수만 필요하다면 dataFrame['열이름'].count()처럼 열을 지정하고, DataFrame 전체의 모든 열에 대한 값 개수를 확인하려면 dataFrame.count()처럼 DataFrame 객체에 직접 호출하면 됩니다. 참고로 count()는 결측치(NaN)를 자동으로 제외하고 계산하므로, 데이터 정제 상태를 점검할 때도 활용할 수 있습니다.