在Python中，你可以使用pandas库来处理数据和计算每行中非缺失数据列的数量。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [5, None, None, 8],
        'C': [None, None, None, None],
        'D': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每行中非缺失数据列的数量
df['non_missing_count'] = df.count(axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果：

     A    B    C   D  non_missing_count
0  1.0  5.0  NaN   9                 3
1  2.0  NaN  NaN  10                 2
2  NaN  NaN  NaN  11                 1
3  4.0  8.0  NaN  12                 3

在上面的示例中，我们首先创建了一个示例数据框df。然后，我们使用count()函数计算每行中非缺失数据列的数量，并将结果存储在一个新的列non_missing_count中。最后，我们打印出整个数据框来查看结果。