Question

我有一个数据框，其中我提取了列的子集，然后想要过滤出有条件地匹配两个条件的行。

以下是数据框的外观：

Name     Err1    Err2    Page 
Amazon   404     201     Shopping
Facebook 202             Social
Goku                     Shopping
Ross             203     Shopping

我用'-'替换空值，将数据与Err1和Err2分组，并获得Err1的唯一计数。

    df['err1'].fillna("-", inplace=True)
    df['err2'].fillna("-", inplace=True)
    df.groupby(["Name","Err1", "Err2"]).agg({"Err1": "count"})

这给了我

Name     Err1    Err2    Err1 
Amazon   404     201     1
Facebook 202      -      1
Goku      -       -      1
Ross      -      203     1

a）我想删除所有同时具有“ Err1”和“ Err2” ==“-”的行，并且仅在Err1或Err2不是'-'时才显示行。
b）在上面，我如何才能得到Err1和Err2的唯一计数的总和，而不是Err1的唯一计数？

我不想使用循环并遍历数据，因为数据集超过10万行。有没有有效的方法来实现这一目标？

Answer 1

这是当错误全部为空时首先需要dropna的一种方式

df=df[df[['Err1','Err2']].isnull().all(1)].copy()

关于唯一计数，当您使用groupby和Err1 Err2时，它们两个都已经获得了count

df.fillna('NaN').groupby(["Name","Err1", "Err2"]).size()

熊猫-用空值替换行，并删除匹配两个条件的行

1 个答案: