使用布尔比较将产生一个布尔df，然后我们可以将其强制转换为int，True变为1，False变为0，然后调用
count并传递param
axis=1以逐行计数：
In [56]:df = pd.Dataframe({'a':[1,0,0,1,3], 'b':[0,0,1,0,1], 'c':[0,0,0,0,0]})dfOut[56]: a b c0 1 0 01 0 0 02 0 1 03 1 0 04 3 1 0In [64]:(df == 0).astype(int).sum(axis=1)Out[64]:0 21 32 23 24 1dtype: int64分解以上内容：
In [65]:(df == 0)Out[65]: a b c0 False True True1 True True True2 True False True3 False True True4 False False TrueIn [66]:(df == 0).astype(int)Out[66]: a b c0 0 1 11 1 1 12 1 0 13 0 1 14 0 0 1
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大卫指出，
astypeto
int是不必要的，因为在调用时
Boolean将向上转换类型
int，
sum因此简化为：
(df == 0).sum(axis=1)
