具有以下数据帧:
token name ltp change
0 12345.0 abc 2.0 NaN
1 12345.0 abc 5.0 1.500000
2 12345.0 abc 3.0 -0.400000
3 12345.0 abc 9.0 2.000000
4 12345.0 abc 5.0 -0.444444
5 12345.0 abc 16.0 2.200000
6 6789.0 xyz 1.0 NaN
7 6789.0 xyz 5.0 4.000000
8 6789.0 xyz 3.0 -0.400000
9 6789.0 xyz 13.0 3.333333
10 6789.0 xyz 9.0 -0.307692
11 6789.0 xyz 20.0 1.222222
我需要计算名称列中每个类别的正数和负数。在上面的例子中
abc:pos_count: 3 abc:neg_count:2
xyz:pos_count:2 xyz:neg_count:2
count=df.groupby('name')['change'].count()
count
不过,这只提供了按组别划分的总数,而没有正面的&;分别为负数
对由^{} 添加的新列使用^{} 和^{} ,然后按^{} 计算值:
您可以在
df
中创建一个符号为change
的新列,并按name
分组并签名:然后,如果需要以列而不是行的形式显示结果,则可以透视
使用:
结果:
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