Question

我有一个数据帧df：

domain               country     out1 out2 out3
oranjeslag.nl           NL          1    0   NaN    
pietervaartjes.nl       NL          1    1    0
andreaputting.com.au    AU          NaN  1    0 
michaelcardillo.com     US          0    0    NaN

我想定义两列sum_0和sum_1，并计算每行的列（out1，out2，out3）中的0和1的数量。所以预期的结果将是：

domain               country     out1 out2 out3   sum_0  sum_1
oranjeslag.nl           NL          1    0   NaN    1      1
pietervaartjes.nl       NL          1    1    0     1      2
andreaputting.com.au    AU          NaN  1    0     1      1
michaelcardillo.com     US          0    0    NaN   2      0

我有这个代码用于计算1的数量，但我不知道如何计算0的数量。

df['sum_1'] = df[['out_1','out_2','out_3']].sum(axis=1)

有人可以帮忙吗？

Answer 1

您可以针对每种情况致电sum，1条件很简单sum axis=1，第二种情况可以将df与{{{ 1}}值，然后像以前一样调用0：

sum

Answer 2

我愿意：

df["sum_0"] = df.apply(lambda row: sum(row[0:3]==0) ,axis=1)

Python Pandas：计算每行数据帧中特定值的频率？

2 个答案: