dataframe 条件 统计

DataFrame是Pandas库中常用的数据结构，它是一个二维表格，可以看作是由列名索引的 Series 的集合。对于DataFrame，我们可以使用条件统计（condition-based statistics）来筛选、计算特定满足条件的值。

例如，如果你想统计某个DataFrame中某一列（假设列为'data_column'）大于某个阈值（如50）的行数，你可以这样做：

count = df['data_column'].value_counts()[df['data_column'] > 50]

这将返回满足条件的非空值的数量。如果你想要计算符合条件的平均值、总和或其他聚合函数，可以使用`df.loc[]`或`.query()`结合条件表达式：

average_value = df[df['data_column'] > 50]['data_column'].mean()
total_sum = df.query('data_column > 50')['data_column'].sum()

这里，`df.loc[]`用于基于条件选择行，而`.query()`则直接在表达式级别执行条件过滤。