如何计算 pandas DataFrame 给定条件的行数

Question

我想计算 pandas DataFrame 的行数，其中某些列的列值为 True。

例如在以下示例 DataFrame 中：

import pandas as pd
from pandas import DataFrame

names = {'First_name': ['Jon','Bill','Maria','Emma'], 'Last_name': ['Bobs', 'Vest', 'Gong', 'Hill'],
        'Roll': ['Absent', 'Present', 'Present', 'Absent']}

df = DataFrame(names)
keys = ['Jon', 'Maria', 'Gong', 'Hill', 'Present', 'No']

pattern = r"(?i)" + "|".join(keys)
df['bool1'] = df['First_name'].str.contains(pattern)
df['bool2'] = df['Last_name'].str.contains(pattern)
df

output：

    First_name  Last_name   Roll    bool1   bool2
0   Jon         Bobs        Absent  True    False
1   Bill        Vest        Present False   False
2   Maria       Gong        Present True    True
3   Emma        Hill        Absent  False   True

我想获得“bool1”列或“bool2”列的值为真的行的总数。 也就是说，我应该得到等于 3 的最终总和。

我尝试了以下代码，但它单独添加了行。

df.loc[(df['bool1'] == True) | (df['bool2'] == True)].sum()

我也尝试过 if 语句，但它似乎不正确。

if (df['bool1'] == True) and (df['bool2'] == True):
        len(df.index)

如果有人可以帮助解决它，我将不胜感激。 先感谢您。

Answer 1

您想要的可能是过滤后的 dataframe 的长度

len(df[(df['bool1'] == True) | (df['bool2'] == True)])
# or
len(df[(df['bool1']) | (df['bool2'])])

您可以尝试any类似bool的列

out = df.filter(like='bool').any(axis=1).sum()

print(out)

3