我有这样的数据帧:的Python /大熊猫 - 计算行数与某些指数
content
id
17 B
17 A
6 A
15 A
...
我要计算有多少行具有指数17(在这种情况下,这将是2)。 有没有办法做到这一点?
我有这样的数据帧:的Python /大熊猫 - 计算行数与某些指数
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id
17 B
17 A
6 A
15 A
...
我要计算有多少行具有指数17(在这种情况下,这将是2)。 有没有办法做到这一点?
你可以试试:
sum(df.index == 17)
df.index == 17
当指数值否则匹配False
返回与boolean
的阵列True
。而 使用sum
函数True
相当于1
。
可以GROUPBY水平
df.groupby(level=0).count()
或者reset_index()
df.reset_index().groupby('id').count()
但我该如何访问17? df.groupby(级别= 0).Count之间()。LOC [17]? – abutremutante
@abutremutante'df [df.index == 17]' – Wen
我得到的结果像[1 1 1 ...,0 0 0]。我只是想知道在使用'df.index == 17'时你有多少次17出现在索引 – abutremutante
@abutremutante中,你有'[1 1 1,...,0 0 0]'?它是否适用于提供的示例示例? – 0p3n5ourcE
你是对的,它的确如此。因为我的DF很大,我试图在这里简化,但显然不是最好的方法。无论如何,我解决了一个不是pythonic的方式:a = 0,因为我在df.index:if i == 17:a + = 1 – abutremutante