如何计算同一列中的值

Question

我想获得一长列的统计数据，但我遇到的问题是列中有不同的数据（ A、B、C、D.. ）和我将计算的相同值（ 2 ）。

例子：

A
2
2
2
2
B
2
2
C
D
E
2
2

输出将是这样的：

A 4
B 2
C
D
E 2

Answer 1

检查Series 、 s在哪里等于您的幻数。 通过相同的检查屏蔽后形成组，但向前填充。

u = s.eq('2')  # `2` if it's not a string
u.groupby(s.mask(u).ffill()).sum()

A    4.0
B    2.0
C    0.0
D    0.0
E    2.0
dtype: float64

---

输入数据：

import pandas as pd
s = pd.Series(list('A2222B22CDE22'))

Answer 2

我假设我们正在处理一个文本文件。 ('test_input.txt')

import pandas as pd

data = pd.read_csv('test_input.txt', header=None)
data = list(data[0])
final_out = dict()
last_item = None

for item in data:
    try:
        item = int(item)
    except ValueError:
        item = str(item)    

    if isinstance(item, str):
        last_item = item
        final_out[last_item] = 0

    if isinstance(item, int):
        final_out[last_item] += 1    

print(final_out)
## {'A': 4, 'B': 2, 'C': 0, 'D': 0, 'E': 2}

print(pd.DataFrame.from_dict(final_out, orient='index'))

##    0
## A  4
## B  2
## C  0
## D  0
## E  2

# For order column, create first.
dataframe = dataframe.rename(columns={0:'unique'})
print(dataframe)

# Ordering
dataframe = dataframe.sort_values(by=['unique'])
print(dataframe)