我想计算分组pandas dataframe列中字符串的出现次数。
假设我有以下数据框:
catA catB scores
A X 6-4 RET
A X 6-4 6-4
A Y 6-3 RET
B Z 6-0 RET
B Z 6-1 RET
首先,我想按catA
和catB
进行分组。对于这些组中的每一组,我想计算RET
列中scores
的出现次数。
结果应如下所示:
catA catB RET
A X 1
A Y 1
B Z 2
按两列分组很简单:grouped = df.groupby(['catA', 'catB'])
但下一步是什么?
答案 0 :(得分:11)
在'分数上拨打apply
' groupby
对象上的列,并使用向量str
方法contains
,使用此方法过滤group
并调用count
:
In [34]:
df.groupby(['catA', 'catB'])['scores'].apply(lambda x: x[x.str.contains('RET')].count())
Out[34]:
catA catB
A X 1
Y 1
B Z 2
Name: scores, dtype: int64
要指定为列,请使用transform
,以便聚合返回一个系列,其索引与原始df对齐:
In [35]:
df['count'] = df.groupby(['catA', 'catB'])['scores'].transform(lambda x: x[x.str.contains('RET')].count())
df
Out[35]:
catA catB scores count
0 A X 6-4 RET 1
1 A X 6-4 6-4 1
2 A Y 6-3 RET 1
3 B Z 6-0 RET 2
4 B Z 6-1 RET 2