Чтобы подсчитать значения, отличные от NaN (не числа), в столбце, вы можете использовать несколько методов:

1. Использование Pandas:

   import pandas as pd
   # Assuming your DataFrame is named 'df' and the column is named 'column_name'
   count = df['column_name'].count()

2. Использование NumPy:

   import numpy as np
   # Assuming your array is named 'data'
   count = np.count_nonzero(~np.isnan(data))

3. Использование встроенных функций Python:

   # Assuming your list or array is named 'data'
   count = sum(1 for value in data if not np.isnan(value))

Обратите внимание, что в примерах кода предполагается, что вы импортировали необходимые библиотеки (Pandas и NumPy) и ваши данные уже доступны в соответствующем формате (DataFrame, массив или список).