dateframe中计算同时满足A列中某一行等于a和B列中另外一行等于b的个数
时间: 2024-05-06 21:19:30 浏览: 11
可以使用pandas库中的条件筛选和计数函数来实现:
假设DataFrame为df,A列为'A',B列为'B',a值为'a',b值为'b',则代码如下:
```python
count = len(df[(df['A'] == 'a') & (df['B'] == 'b')])
```
解释:首先使用条件筛选函数df[(df['A'] == 'a') & (df['B'] == 'b')]选出同时满足A列中某一行等于a和B列中另外一行等于b的行,然后使用len函数计算行数,即个数。
相关问题
dateframe中计算同事满足某一行等于a和另外一行等于b的个数
可以使用pandas库中的条件筛选功能和计数函数来实现。
假设DataFrame的名称为df,需要统计第一列等于a并且第二列等于b的行数量,可以使用如下代码:
```
count = len(df[(df.iloc[:,0] == a) & (df.iloc[:,1] == b)])
```
其中,`df.iloc[:,0]`表示选取所有行的第一列数据,`df.iloc[:,1]`表示选取所有行的第二列数据。`(df.iloc[:,0] == a) & (df.iloc[:,1] == b)`表示第一列等于a并且第二列等于b的条件。
最后使用`len()`函数计算符合条件的行数量。
获取dataframe中每一行的某几列中非零值的个数
可以使用apply函数,对每一行进行操作。具体实现如下:
假设需要统计的列为col1、col2、col3,可以先定义一个函数:
```python
def count_nonzero(row):
return sum(row[['col1', 'col2', 'col3']] != 0)
```
然后使用apply函数应用到每一行上,并将结果存储到新的一列中:
```python
df['nonzero_count'] = df.apply(count_nonzero, axis=1)
```
这样,就可以得到每一行中非零值的个数,并存储在一个新的列中了。
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