2024-03-28 14:22:38 发布
网友
这是一个数据表
为了按“Age”==“young”分组计算条件行,我使用这段代码
df.loc[(df['Age']=='young') & (df['Class'] == 'Yes'),'Class'].count() df.loc[(df['Age']=='young') & (df['Class'] == 'No'),'Class'].count()
输出
2 3
有没有一种简洁的方法来获得行数(2和3)?你知道吗
你也可以试试df.groupby(['Age','Class']).count()。您将通过这些值的组合得到所有计数(不仅是年龄==Young),而且您可以稍后过滤掉它。你知道吗
df.groupby(['Age','Class']).count()
您可以使用:
print(df.groupby('Class').size())
如果您只想要'young':
'young'
print(df[df['Age'].eq('young')].groupby('Class').size())
在这里,您可以计算每个年龄类别的人数:
df.groupby(['Age','Class'])['Class'].count()
你也可以试试
df.groupby(['Age','Class']).count()
。您将通过这些值的组合得到所有计数(不仅是年龄==Young),而且您可以稍后过滤掉它。你知道吗您可以使用:
如果您只想要
'young'
:在这里,您可以计算每个年龄类别的人数:
相关问题 更多 >
编程相关推荐