Question

我有一个只包含1,0和-1的数据帧（称为panel [xyz]）。维度为：行0:10和列a：j。

我想创建另一个具有相同垂直轴但只有3列的数据帧（df）： col_1 =计算所有非零值（1s和-1s） col_2 =计算所有1 col_3 = count all -1s

我在搜索SO时发现了这个：

df[col_1] = (pan[xyz]['a','b','c','d','e'] > 0).count(axis=1)

...并尝试了很多不同的迭代，但是我无法得到条件（＆gt; 0）来区分pan [xyz]中的不同值。计数总是= 5。

非常感谢任何帮助。

编辑：

pan [xyz] =

.	'a'	'b'	'c'	'd'	'e'	'f'	'g'	'h'	'i'	'j'
0	1	0	0	-1	0	0	-1	0	1	0
1	0	1	0	0	0	1	0	0	0	-1
2	1	0	0	0	0	-1	0	0	0	0
3	0	-1	0	0	0	0	0	1	0	0
4	0	0	0	1	0	0	-1	0	0	-1

df应为=

.	col_1	col_2	col_3
0	4	2	2
1	3	2	1
2	2	1	1
3	2	1	1
4	3	1	2

但这就是我对col_1的看法：

df = (panel[xyz] > 0).count(axis=1)

df
Out[129]: 
0    10
1    10
2    10
3    10
4    10
dtype: int6

Answer 1

我只是使用平面数据框执行此操作，但对于面板而言它是相同的。你可以用两种方法之一。第一种方式是您所做的，只需将count()更改为sum()：

( df > 0 ).sum(axis=1)

底层结构是布尔值，True和False都被计算，而如果你对它们求和，它的解释更像你期望的（0/1）。

但更标准的做法是这样：

df[ df > 0 ].count(axis=1)

虽然前一种方法基于布尔数据框，但后者看起来像这样：

df[ df > 0 ]

    a   b   c   d   e   f   g   h   i   j
0   1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN   1 NaN
1 NaN   1 NaN NaN NaN   1 NaN NaN NaN NaN
2   1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN   1 NaN NaN
4 NaN NaN NaN   1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN

在这种情况下，使用哪种方法并不重要，但总的来说后者会更好，因为你可以用它做更多的事情。例如，使用前一种方法（通过设计具有二进制结果），您真正可以做的只是计数，但在后一种方法中，您可以计算，求和，乘以等。

对于df != 0的情况，这可能更为明显，其中有两个以上可能的值：

df[ df != 0 ]

    a   b   c   d   e   f   g   h   i   j
0   1 NaN NaN  -1 NaN NaN  -1 NaN   1 NaN
1 NaN   1 NaN NaN NaN   1 NaN NaN NaN  -1
2   1 NaN NaN NaN NaN  -1 NaN NaN NaN NaN
3 NaN  -1 NaN NaN NaN NaN NaN   1 NaN NaN
4 NaN NaN NaN   1 NaN NaN  -1 NaN NaN  -1

python pandas跨列的条件计数

1 个答案: