如何在排除NaN的情况下，按列分组并统计其他列的总数？

在排除NaN的情况下，按列分组并统计其他列的总数，可以使用pandas库来实现。

首先，导入pandas库并读取数据集。假设数据集的名称为df。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")  # 读取数据集，假设数据集为CSV格式

接下来，使用dropna()方法排除包含NaN值的行。

df = df.dropna()  # 排除包含NaN值的行

然后，使用groupby()方法按列分组，并使用count()方法统计其他列的总数。

result = df.groupby("列名").count()  # 按列分组并统计其他列的总数，将"列名"替换为实际的列名

最后，可以打印结果或将结果保存到文件中。

print(result)  # 打印结果

result.to_csv("result.csv", index=False)  # 将结果保存到CSV文件中，index=False表示不保存索引

以上代码中的"列名"需要替换为实际的列名，可以根据具体的数据集进行调整。

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