jupyter 条件计数

在Jupyter中进行条件计数可以使用Python的pandas库来实现。首先，您需要导入pandas库并加载您的数据。然后，您可以使用groupby功能和条件进行计数。举个例子，假设您有一个名为data的数据框，其中包含淋巴细胞计数和白细胞计数两列数据。您可以使用以下代码来进行条件计数：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_excel('your_data_file.xlsx')

# 条件计数
condition_count = data[data['淋巴细胞计数'] > 10].count()

这将返回满足条件（淋巴细胞计数大于10）的行数。您也可以根据需要使用其他条件进行计数。请确保在代码中替换'your_data_file.xlsx'为您实际的数据文件名。

如果您想要对满足多个条件的行进行计数，并且使用Python的pandas库，您可以使用groupby和sum函数。举个例子，假设您有一个名为data的数据框，并且有一个名为wlist的列，其中包含不同的值。您可以使用以下代码进行多条件计数求和：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_excel('your_data_file.xlsx')

# 多条件计数求和
count_sum = data.groupby('wlist').sum()

这将根据wlist列中的值对数据进行分组，并计算每个组的求和值。请确保在代码中替换'your_data_file.xlsx'为您实际的数据文件名。

如果您想要对多列进行聚合操作，求和和平均值，也可以使用agg函数。举个例子，假设您有一个名为data的数据框，并且有淋巴细胞计数和白细胞计数两列数据。您可以使用以下代码进行聚合操作：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
data = pd.read_excel('your_data_file.xlsx')

# 聚合操作，求和和平均值
aggregated_data = data[['淋巴细胞计数','白细胞计数']].agg([np.sum,np.mean])

这将返回淋巴细胞计数和白细胞计数列的求和和平均值。请确保在代码中替换'your_data_file.xlsx'为您实际的数据文件名。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python教程111-Python多条件计数与求和](https://blog.csdn.net/itmsn/article/details/124842598)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [jupyter notebook第四章pandas统计与计算基础，以及一些相关案例与函数的解析](https://blog.csdn.net/m0_56006701/article/details/128040571)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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