pandas统计每一行中值为'a'的个数
时间: 2023-04-06 13:04:50 浏览: 268
可以回答这个问题。使用pandas的sum()函数可以统计每一行中值为'a'的个数,代码如下:
df['count_a'] = df.apply(lambda x: (x == 'a').sum(), axis=1)
其中,df是一个pandas的DataFrame对象,apply()函数可以对每一行进行操作,lambda函数中的(x == 'a').sum()可以统计每一行中值为'a'的个数,最终结果存储在新的一列count_a中。
相关问题
Python用pandas提取Excel表中每行数据中指定某个相同数据的个数
可以使用 pandas 库中的 value_counts() 函数和 apply() 函数来统计 Excel 表中每行数据中某个指定相同数据的个数。具体操作如下:
假设有一个 Excel 表格,其中一列名为 A
,需要统计每行中值为 2
的数据出现的次数,可以使用如下代码:
import pandas as pd
# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('test.xlsx')
# 定义一个函数用于统计每行数据中值为 2 的个数
def count_num(row):
return pd.Series(row).value_counts().get(2, 0)
# 使用 apply() 函数将该函数应用到每一行数据上
df['count_of_2'] = df.apply(count_num, axis=1)
# 输出结果
print(df)
其中,count_num()
函数用于统计每行数据中值为 2 的个数,并且使用 pd.Series()
将每行数据转换为一维的 Series 对象,再使用 value_counts()
函数进行统计,最后使用 get()
函数获取值为 2 的个数。apply()
函数将该函数应用到每一行数据上,并且使用 axis=1
参数表示对每一行数据进行操作。最后,将统计结果存储在新的一列中,列名为 count_of_2
。
输出的结果为一个新的 DataFrame,其中包含每行数据以及每行中值为 2 的个数。
python怎么获取excel一列数据下符合某个条件的数据在另一列的个数
可以使用pandas库来实现。具体步骤如下:
- 导入pandas库
import pandas as pd
- 读取Excel文件
df = pd.read_excel('文件路径', sheet_name='表格名称')
- 使用条件查询筛选符合条件的行
# 假设要筛选'A'列中值为1的行
condition = df['A'] == 1
filtered_df = df[condition]
- 统计符合条件的行在'B'列中的个数
count = filtered_df['B'].count()
完整代码如下:
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('文件路径', sheet_name='表格名称')
# 假设要筛选'A'列中值为1的行
condition = df['A'] == 1
filtered_df = df[condition]
# 统计符合条件的行在'B'列中的个数
count = filtered_df['B'].count()
print(count)