pandas统计含有某个字符的个数
时间: 2023-08-05 12:32:31 浏览: 94
你可以使用 Pandas 中的字符串方法来实现统计含有某个字符的个数。具体步骤如下:
1. 将包含字符串的列转换为字符串类型:
```python
df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)
```
2. 使用 Pandas 中的 `str.count()` 方法来统计含有某个字符的个数:
```python
df['count'] = df['column_name'].str.count('character')
```
其中,`column_name` 是你要统计的列名,`character` 是你要统计的字符。
这样,`count` 列中就会包含每个单元格中含有 `character` 字符的个数。
相关问题
pandas统计数据里作者列[]或【】里的国家名出现次数,没有[]或【】则表示是中国作者
可以使用 Pandas 的 `str.contains()` 方法来查找包含指定字符串的行,然后再统计符合条件的行数即可。
假设你的 DataFrame 名称为 `df`,作者列的名称为 `author`,则可以按照以下步骤进行操作:
1. 先找出包含国家名的行:
``` python
df['country'] = df['author'].str.extract('\[(.*?)\]', expand=False) # 提取[]中的内容到新列
mask = df['country'].str.contains('国家名') # 创建包含国家名的行的布尔索引
```
2. 统计包含国家名的行数:
``` python
count = mask.sum() # 统计布尔索引中为 True 的个数
```
3. 统计没有 [] 或 【】 的中国作者数:
``` python
china_count = (df['country'].isna() & (df['author'].str.contains('中国') | df['author'].str.contains('CN'))).sum()
```
其中,`isna()` 方法用于判断该行的 `country` 列是否为空值,`&` 表示逻辑与操作,`|` 表示逻辑或操作。
最终的代码可能类似于:
``` python
df['country'] = df['author'].str.extract('\[(.*?)\]', expand=False)
mask = df['country'].str.contains('国家名')
count = mask.sum()
china_count = (df['country'].isna() & (df['author'].str.contains('中国') | df['author'].str.contains('CN'))).sum()
```
需要将 `国家名` 替换为你需要统计的国家名,同时将 `中国` 替换为你需要统计的其他国家名(如果有的话)。
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 类型变量,找到A列为0,B列不重复数值的个数
可以使用 Pandas 库的条件筛选和去重功能来实现这个任务。假设 DataFrame 变量名为 `df`,可以使用以下代码:
```python
# 筛选出 A 列为 0 的行,并去重 B 列
unique_values = df[df['A'] == 0]['B'].unique()
# 统计去重后的数量
count = len(unique_values)
```
解释一下上述代码:
- 首先使用条件筛选功能 `df[df['A'] == 0]` 筛选出 A 列为 0 的行;
- 然后对筛选结果的 B 列使用去重功能 `.unique()`,得到不重复的数值;
- 最后使用 Python 内置函数 `len()` 统计去重后的数量。
需要注意的是,如果 DataFrame 中 A 列的数据类型不是数字,需要使用字符串形式的 '0' 替代条件中的数字 0。