我正在用 pandas 翻译 Excel 公式。其中具有指定条件的列按行进行计数和求和。如果一个单元格,我必须每行计数 所选列满足给定条件,然后添加满足条件的计数。
我有数据框:
df:
a b c
14 x1 2
17 x2 2
0 x,1 3
1 x1 1
Excel 公式:
= COUNTIFS($U2,14,$X2,"x2",$W2,2)+COUNTIFS($U2,17,$X2,"x2",$W2,2)+COUNTIFS(U2,14,$X2,"x1",$W2,2)
Pandas 公式:
df['counted'] = (df[(df['a']==14) & (df['b']=='x2') & (df['c']==2)].count(axis=1)) + (df[(df['a']==17) & (df['b']=='x2') & (df['c']==2)].count(axis=1)) + (df[(df['a']==14) & (df['b']=='x1') & (df['c']==2)].count(axis=1))
我从 pandas 公式中得到以下结果: df:
a b c counted
14 x1 2 NaN
17 x2 2 NaN
0 x,1 3 NaN
1 x1 1 NaN
预期结果如下所示。任何获得正确公式的帮助将不胜感激。
预期结果df:
a b c counted
14 x1 2 0
17 x2 2 1
0 x,1 3 0
1 x1 1 0
最佳答案
我相信您需要将 sum
bool 掩码转换为整数:
a = (df['a']==14) & (df['b']=='x2') & (df['c']==2)
b = (df['a']==17) & (df['b']=='x2') & (df['c']==2)
c = (df['a']==14) & (df['b']=='x1') & (df['c']==2)
还有可能的链条件以避免重复以获得更好的性能:
m1 = df['a']==14
m2 = df['b']=='x2'
m3 = df['c']==2
m4 = df['a']==17
m5 = df['b']=='x1'
a = m1 & m2 & m3
b = m4 & m2 & m3
c = m1 & m5 & m3
df['counted'] = a.astype(int)+ b.astype(int) + c.astype(int)
print (df)
a b c counted
0 14 x1 2 1
1 17 x2 2 1
2 0 x,1 3 0
3 1 x1 1 0
或通过按位OR
链接掩码,然后转换为整数:
df['counted'] = (a | b | c).astype(int)
关于python - 如何按行对多个条件的 Pandas 数据框列进行求和,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54630294/