统计df中no_id中的no_national_id的sa_id的数量，no_idphoto列中no_national_idCard的sa_id的数量

在Pandas DataFrame `df` 中，如果你想要统计 `no_id` 列中 `no_national_id` 子字符串出现的次数，以及 `no_idphoto` 列中 `no_national_idCard` 子字符串对应的 `sa_id` 的数量，你可以使用以下步骤：

# 首先，假设 'sa_id' 在 'no_id' 或 'no_idphoto' 列中都是一一对应的
count_no_national_id = df['no_id'].str.contains('no_national_id').sum()
count_sa_ids = df[df['no_idphoto'].str.contains('no_national_idCard')]['sa_id'].nunique()

count_no_national_id, count_sa_ids

这里我们通过`.str.contains()` 方法检查每个行中是否包含指定的子串，然后计算总匹配数（`sum()`），对于 `no_idphoto` 列，我们筛选出含有特定子串的行，并计算 `sa_id` 的唯一值（`nunique()`）。

相关问题

统计df中no_id中的no_national_id的sa_id的数量

如果你想统计 DataFrame (`df`) 中某个列(`no_id`) 下的另一个列(`no_national_id`) 对应的 `sa_id` 数量，你可以使用以下步骤：

1. 确保 `no_id` 和 `no_national_id` 是 DataFrame 的列名。
2. 使用 `groupby` 方法按 `no_national_id` 分组，并计算每个组的 `sa_id` 的数目：

   count_per_national_id = df.groupby('no_national_id')['sa_id'].count()

这将返回一个新的 Series，其中索引是 `no_national_id`，值是对应 `sa_id` 的数量。

3. 如果你想要得到一个单独的数据框，包含原始 `no_national_id` 以及对应的 `sa_id` 数量，可以加上 `.reset_index()`：

   result_df = count_per_national_id.reset_index(name='sa_id_count')

4. 结果 `result_df` 现在包含了每个 `no_national_id` 对应的 `sa_id` 数量。

完整的例子：

count_df = df.groupby('no_national_id')['sa_id'].count().reset_index(name='sa_id_count')

将某列中no_national_id替换成1，其他为0

如果你想将DataFrame中的某一列（假设名为`column_name`，且该列包含`no_national_id`这一项）替换为1，而其他所有非`no_national_id`的值替换为0，可以使用条件操作符或者Pandas的`replace`函数。以下是两种方法：

方法一（条件操作符）：

df['column_name'] = df['column_name'].where(df['column_name'] == 'no_national_id', 0)

这会把等于`no_national_id`的值设为1，其余值设为0。

方法二（Pandas replace 函数）：

mask = df['column_name'] != 'no_national_id'
df['column_name'] = df['column_name'].mask(mask, 0)

这里首先创建了一个布尔mask，标识哪些元素不是`no_national_id`，然后用这个mask选择性地将它们置零。

注意：在这两个例子中，我们都假设了数据是Pandas DataFrame且`column_name`列的数据类型是字符串。如果实际数据类型不同，可能需要做一些转换。