在数据分析中，`pandas` 是一款强大的工具，而 `pd.DataFrame` 更是其核心功能之一。当你需要了解数据集中每列包含的具体数值数量时，`pd.count()` 方法堪称神器！🎉

首先，确保你的数据已成功加载为 DataFrame 格式。例如：

```python

import pandas as pd

data = pd.read_csv("your_data.csv")

```

接着，运行以下代码即可快速统计每列的非空值数量：

```python

column_counts = data.count()

print(column_counts)

```

这段代码会返回一个 Pandas Series 对象，其中每个索引对应一列的名称，值则表示该列的非空值个数。👀

如果你还想进一步分析，比如查看缺失值的数量，可以结合 `.isnull().sum()` 使用。这能帮助你更全面地掌握数据质量！🔍

通过这些简单的方法，你可以轻松完成对数据集的初步探索，为后续建模或可视化打下坚实基础！💡✨