Question

我在pandas中有一个数据框，其中包含一列'A'和一个布尔值的列'B'，并希望找到'A'的值，其中至少有一个数字n，对于'B'，行的结果为True。

我能接受的最接近的事情是

df.query('B == True')['A'].value_counts()

然后查看数字以查看哪些数字大于n。

是否有更多的pythonic（或更多ailuropodian）方法（甚至可能只返回那些计数大于n或者比例为True的方法）？

Answer 1

这听起来类似于过滤器：

In [11]: df = pd.DataFrame([[1, True], [1, True], [2, False], [2, True]], columns=['A', 'B'])

In [12]: g = df.groupby('A')

In [13]: g.filter(lambda x: x['B'].sum() > 1)
Out[13]: 
   A     B
0  1  True
1  1  True

要找到A的值，其中这是真的，你可以使用sum agg方法：

In [21]: res = g.B.sum() > 1

In [22]: res[res]
Out[22]: 
A
1    True
Name: B, dtype: bool

In [23]: res[res].index
Out[23]: Int64Index([1], dtype='int64')

在'pandas'中获取另一个变量的比例为另一个变量

1 个答案: