Groupby 一列并计算另一列的条件？

Posted 2023-03-12

【中文标题】Groupby 一列并计算另一列的条件？

【英文标题】：Groupby one column and count another column with a condition?

【发布时间】：2019-10-07 00:58:08

【问题描述】：

我想知道是否可以在计算满足条件的另一列的值时对一列进行分组。因为我的数据集有点奇怪，所以我创建了一个类似的：

import pandas as pd

raw_data = 'name': ['John', 'Paul', 'George', 'Emily', 'Jamie'], 
            'nationality': ['USA', 'USA', 'France', 'France', 'UK'],     
            'books': [0, 15, 0, 14, 40]  
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['name', 'nationality', 'books'])

假设，我想按国籍分组并计算没有来自该国家/地区的任何书籍（书籍 == 0）的人数。

因此，我希望输出类似于以下内容：

nationality
USA      1
France   1
UK       0

我尝试了 groupby 的大多数变体，使用过滤器、agg，但似乎没有得到任何有效的方法。

提前致谢， BBQuercus :)

【参考方案1】：

IIUC：

df.books.eq(0).astype(int).groupby(df.nationality).sum()

nationality
France    1
UK        0
USA       1
Name: books, dtype: int64

【参考方案2】：

用途：

df.groupby('nationality')['books'].apply(lambda x: x.eq(0).any().astype(int))

---

nationality
France    1
UK        0
USA       1
Name: books, dtype: int64

【讨论】：

我刚刚检查了我的整个数据集（大约 10'000 个值）// piRSquared – CPU 时间：用户 7.35 毫秒，系统：1.71 毫秒，总计：9.05 毫秒挂壁时间：9.52 毫秒 // anky_91 – CPU 时间：用户 34.2 毫秒，系统：2.72 毫秒，总计：37 毫秒挂壁时间：42.4 毫秒