Question

我有以下程序：

std::string

有人知道如何找到每个学生与之互动的学生人数（通过考试）吗？

这样的事情：

df = pd.DataFrame({
    'student':['a'] * 3 + ['b'] * 3 + ['c'] * 4,
    'semester':[1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
    'passed_exam':[True, False] * 5,
    'exam': [
        'French', 'English', 'Italian', 'Chinese', 'Russian',
        'German', 'Chinese', 'Spanish', 'English', 'French'
    ]
})

print (df)

      passed_exam   exam      semester student
    0        True   French          1       a
    1       False   English         1       a
    2        True   Italian         2       a
    3       False   Chinese         2       b
    4        True   Russian         1       b
    5       False   German          1       b
    6        True   Chinese         2       c
    7       False   Spanish         2       c
    8        True   English         2       c
    9       False   French          2       c

提前谢谢！

Answer 1

我解释＆＃34;每个学生与之互动的学生人数（通过考试）＆＃34;作为参加同一考试的学生＃

然后，似乎：

df1 = (df
       .groupby(["exam","semester"], as_index=False)["student"].agg("count")
       .rename(columns={"student":"total_st"}))
df.merge(df1).sort_values(["semester","student"])

    passed_exam exam    semester    student total_st
0   True    French  1   a   1
1   False   English 1   a   1
5   True    Russian 1   b   1
6   False   German  1   b   1
2   True    Italian 2   a   1
3   False   Chinese 2   b   2
4   True    Chinese 2   c   2
7   False   Spanish 2   c   1
8   True    English 2   c   1
9   False   French  2   c   1

Answer 2

我理解你的问题的方式，你想要＆＃39; total_st＆＃39;列对应于学生在给定考试中与之交互的学生人数。例如，如果考试法语＆＃39;有4名学生（＆＃39; a＆＃39;＆＃39; b＆＃39;，＆＃39; c＆＃39;＆＃39; d＆＃39;），学生＆＃39; a＆＃39; ;与3名学生互动。我是对的吗？

如果是这样，这是一个解决方案。首先，让我们忘记学期来简化问题，让我们考虑下面的例子：

df = pd.DataFrame({
        'student': ['a'] * 3 + ['b'] * 3 + ['c'] * 4,
        'exam': [
            'Chinese', 'English', 'Spanish', 'Chinese', 'Spanish',
            'Spanish', 'Chinese', 'Spanish', 'English', 'Chinese'
        ],
        'passed_exam':[True, False] * 5
})
print(df)

          exam passed_exam student
    0  Chinese        True       a
    1  English       False       a
    2  Spanish        True       a
    3  Chinese       False       b
    4  Spanish        True       b
    5  Spanish       False       b
    6  Chinese        True       c
    7  Spanish       False       c
    8  English        True       c
    9  Chinese       False       c

现在，我们可以使用groupby计算一个关联每个考试的学生人数的系列：

d = df.groupby(['exam'])['student'].count()
print(d)

    exam
    Chinese    4
    English    2
    Spanish    4
    Name: student, dtype: int64

我们通过删除每个值1来获得学生与之互动的学生人数：

d = d - 1

最后，我们创建了＆＃39; total_st＆＃39;列使用apply，并将其分配给初始数据帧：

total_st = df.apply(lambda x: d.loc[x['exam']], axis=1)
df = df.assign(total_st=total_st)
print(df)

          exam passed_exam student  total_st
    0  Chinese        True       a         3
    1  English       False       a         1
    2  Spanish        True       a         3
    3  Chinese       False       b         3
    4  Spanish        True       b         3
    5  Spanish       False       b         3
    6  Chinese        True       c         3
    7  Spanish       False       c         3
    8  English        True       c         1
    9  Chinese       False       c         3

Answer 3

IIUC你可以这样做：

In [116]: df['total_st'] = df.groupby(['exam','semester'])['student'].transform('size')

In [117]: df
Out[117]:
  passed_exam     exam  semester student  total_st
0        True   French         1       a         1
1       False  English         1       a         1
2        True  Italian         2       a         1
3       False  Chinese         2       b         2
4        True  Russian         1       b         1
5       False   German         1       b         1
6        True  Chinese         2       c         2
7       False  Spanish         2       c         1
8        True  English         2       c         1
9       False   French         2       c         1

行和列之间的Python交互

3 个答案: