Python/Pandas - 如何将两列分组并计数两行之间第三列的值

Question

我需要将数据框分成两列，然后计算第三列中出现的值和20

数据帧：

col1 col2 value 
    a  b  1 
    a  b  3 
    a  b  22 
    a  c  0 
    a  c  3 
    a  c  19 

结果：

col1 col2 counter 
a  b  2 
a  c  2 

我的代码：

counter = data_frame.groupby(['column1', 'column2'])[((data_frame['value'] >= 1) & (data_frame['value'] < 20))].sum() 

任何想法？

Answer 1

您需要通过boolean indexing或query，然后groupby先过滤与聚合size：

df = data_frame[(data_frame['value'] >= 1) & (data_frame['value'] < 20)] 
df = df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counter') 
print (df) 
    col1 col2 counter 
0 a b  2 
1 a c  2 

或者：

df = data_frame.query('value >= 1 & value < 20') 
df = df.groupby(['col1', 'col2']).size().reset_index(name='counter') 
print (df) 
    col1 col2 counter 
0 a b  2 
1 a c  2 

What is the difference between size and count in pandas?

Answer 2

首先，您需要过滤那些价值，然后你可以使用groupby和count 个功能是这样的：

df[(df.value<=20) & (df.value >= 1)].groupby(['col1','col2']).count().reset_index() 

输出：

col1 col2 value 
0 a  b  2 
1 a  c  2 


100 loops, best of 3: 2.5 ms per loop