我有一个包含 5 列的数据框，我正在使用 pandas 和 numpy 来编辑和处理数据。
id calv1 calv2 calv3 calv4
1 2006-08-29 2007-08-29 2008-08-29 2009-08-29
2 NaT NaT NaT NaT
3 2006-08-29 NaT NaT NaT
4 2006-08-29 2007-08-29 2010-08-29 NaT
5 2006-08-29 2013-08-29 NaT NaT
6 2006-08-29 NaT 2013-08-29 2013-08-292
我想创建另一个列来计算每个 id 出现的“calv”的数量。但是，如果其他值之间存在缺失值，这对我来说很重要，请参阅第 6 行。然后我希望有一个 NaN 或其他一些值，表明这不是正确的行。
id calv1 calv2 calv3 calv4 no_calv
1 2006-08-29 2007-08-29 2008-08-29 2009-08-29 4
2 NaT NaT NaT NaT 0
3 2006-08-29 NaT NaT NaT 1
4 2006-08-29 2007-08-29 2010-08-29 NaT 3
5 …我有一些数据框，每个数据框有几千行，看起来与此类似：
heifers_df
id y ins
200316157 123 2004121
200316157 456 2004121
200316157 789 2004121
200519776 456 2007234
200519776 789 2007234
200812334 123 2010333
200812334 789 2010333
200812334 345 2010333
200812334 567 2010333
我想使用python（pandas或numphy？）来计算每个ID的出现次数，总出现次数（T）和每次出现的次数（No）：
heifers_df
id y ins T No
200316157 123 2004121 3 1
200316157 456 2004121 3 2
200316157 789 2004121 3 3
200519776 456 2007234 2 1
200519776 789 2007234 2 2
200812334 123 2010333 4 1
200812334 789 2010333 4 2
200812334 345 …