熊猫groupby和agg按条件

Question

df.groupby(['Month']).agg({'Status' : ['count']})

上面的行按Month对数据框进行分组，并计算每个月Status的数量。有没有一种方法只能计数Status=X？类似于下面的错误代码：

df.groupby(['Month']).agg({'Status' == 'X' : ['count']})

本质上，我希望计算每个月有Status个X。

Answer 1

一个简短的方法

(df.Status == 'X').groupby(df.Month).sum()

很远

df.where(df.Status == 'X').groupby('Month').Status.count()

Answer 2

让我们做些不同的事情

pd.crosstab(df.Month,df.Status)['X']

Answer 3

还可以使用 lambda函数

df.groupby('Month').agg(lambda x: (x=='X').sum())

或

df.groupby('Month').Status.agg(lambda x: (x=='X').sum())

Answer 4

您是df.loc[df.Status=='X'].groupby(['Month']).agg({'Status' : ['count']})