Pandas的国家

Question

可以在熊猫中执行MS Excel COUNTIFS吗

我有一个包含4列的数据框，如下所示：

 project_number        crew1        crew2 crew3
0           V58615          EWP         None  None
1           V58615          EWP  Ground Line  None
2           V58615          EWP      Chipper  None
3           V58615          EWP      Chipper  None
4           V58615  Ground Line         None  None

然后我还有一个是所有项目编号的汇总。是否有任何方法可以执行COUNTIFS的等效操作，以计算如果值V58615包含在另一个摘要列表中，EWP将与值V58615对应多少次？我似乎遇到的问题是基于跨多个列的值。使用if对for循环中单个列中的值执行此任务是可以实现的，但超出此范围的任何操作都会变得困难 下面是我如何尝试计算的：

project_numbers = np.array(vma_list.loc[:, 'Project Number'])
crews = konect_outstanding_tasks[['project_number', 'crew1', 'crew2', 
'crew3']]
 print(vma_list['Project Number'])
 l = np.where(crews == 'EWP',1,0)

 def equipment(crew):
   if crew == 'ewp':
      for x, y in enumerate(crews):
        vma_list.loc[x:, 'EWP'] = np.sum(np.where(crews[y] == 'EWP',1,0))
        print(vma_list)

正如你所看到的，有很多原因导致失败；它返回一个聚合总和，但不会像在Excel中使用sum和COUNTIF组合一样进行求和

Answer 1

我相信你首先需要{a1}和{a2}：

df = konect_outstanding_tasks[['project_number', 'crew1', 'crew2', 'crew3']]

df1 = df.melt('project_number', var_name='a', value_name='v').dropna(subset=['v'])
print (df1)
  project_number      a            v
0         V58615  crew1          EWP
1         V58615  crew1          EWP
2         V58615  crew1          EWP
3         V58615  crew1          EWP
4         V58615  crew1  Ground Line
6         V58615  crew2  Ground Line
7         V58615  crew2      Chipper
8         V58615  crew2      Chipper

然后按^{}对每个组进行计数：

df2 = df1.groupby(['project_number','v']).size().reset_index(name='count')
print (df2)
  project_number            v  count
0         V58615      Chipper      2
1         V58615          EWP      4
2         V58615  Ground Line      2

如果只需要ewp值，则首先通过^{}进行比较，然后通过sum对True进行计数：

ewp = df1['v'].eq('EWP').sum()
print (ewp)
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