home_lst = [True, False] flag_lst = ["H", "HU", "HD", "AH", "A", "AU", "AD", "HA"] dataframe df 某一列in home_lst某六列分别 in flag,如何能快速统计
时间: 2024-03-17 15:38:22 浏览: 22
你可以使用pandas库中的groupby函数来快速统计满足条件的数据。首先,你可以使用df.isin()函数来筛选出满足条件的行,然后使用groupby函数对结果进行分组,并使用count函数进行统计。下面是具体的代码示例:
```python
# 导入pandas库
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
'home': [True, False, True, False, True, False],
'flag': ["H", "HU", "HD", "AH", "A", "AU"]
})
# 定义条件
home_lst = [True, False]
flag_lst = ["H", "HU", "HD", "AH", "A", "AU", "AD", "HA"]
# 使用isin函数筛选满足条件的行
filtered_df = df[df['home'].isin(home_lst) & df['flag'].isin(flag_lst)]
# 使用groupby函数对结果进行分组,并使用count函数进行统计
result = filtered_df.groupby(['home', 'flag']).size().reset_index(name='count')
# 打印结果
print(result)
```
这样,你就可以得到一个包含满足条件的行以及对应统计数量的DataFrame。如果你想要进一步处理结果,可以根据需要进行操作。
相关问题
def ols_model(df, y, variable_lst=''): if variable_lst == '': reserve_lst = [y] else: reserve_lst = [y] for item in variable_lst: reserve_lst.append(item) print(reserve_lst) df_reserve = df[reserve_lst] df_reserve_nonzero = df_reserve.dropna(axis=0) df_reserve_nonzero.info(verbose=True, null_counts=True) expre = f'{y} ~ ' expre += ' + '.join(variable_lst) print(expre) regout = ols(expre, df).fit() print(regout.summary2())
这是一个定义OLS(Ordinary Least Squares)回归模型的函数。它的输入参数包括一个DataFrame `df`,一个表示因变量的字符串 `y`,以及一个可选的自变量列表 `variable_lst`。
函数首先判断 `variable_lst` 是否为空。如果为空,则将 `y` 添加到 `reserve_lst` 列表中。如果不为空,则将 `y` 添加到 `reserve_lst` 列表中,并遍历 `variable_lst` 中的每个元素,将其添加到 `reserve_lst` 中。
然后,函数打印出 `reserve_lst` 列表的内容,并从 `df` 中选取包含 `reserve_lst` 列表中的列的子数据集 `df_reserve`。接着,删除 `df_reserve` 中包含缺失值的行,得到一个没有缺失值的子数据集 `df_reserve_nonzero`。使用 `info()` 方法打印出 `df_reserve_nonzero` 的信息,包括详细的描述和缺失值的计数。
接下来,函数构建回归模型的公式字符串 `expre`,以及使用 `ols()` 方法基于该公式和整个数据集 `df` 进行回归拟合。最后,函数打印出回归结果的摘要信息。
请注意,函数中使用了未定义的 `ols()` 方法和 `summary2()` 方法,可能需要进一步导入相关的库和模块才能正常运行。
jlink_sn_lst = [] j = pylink.JLink()
jlink_sn_lst = [] 是一个空的列表,用于存储J-Link调试器的序列号。
而 j = pylink.JLink() 是在Python中调用pylink库创建了一个J-Link调试器对象。这个对象可以用来和目标设备进行连接、下载程序、调试等操作。
pylink库是一个Python封装的J-Link调试器API库,可以在Python中通过它来实现与J-Link调试器的通信。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)