給定另一列包含特定值的 Pandas 行數
[英]Pandas row count given another column contains a certain value
問題描述
我是 Pandas 的新手，我有一個 csv 文件，我用 csv_read 讀入了 Pandas，例如。 我已將其閱讀為 b = pandas.read_csv('BLA.csv')
| Gender | ID |
| M | D |
| F | P |
| M | P |
| F | D |
| M | D |
| F | D |
鑒於此人的 ID 狀態為 D，我該如何計算性別出現的次數？
1 個解決方案
解決方案1
0 2016-04-25 08:22:55
嘗試這個：
b['tmp'] = 1
b.groupby(['Gender', 'ID']).count().query('ID == "D"')
Pandas Dataframe：對於給定的行，嘗試基於在另一列中查找值來分配特定列中的值
[英]Pandas Dataframe: for a given row, trying to assign value in a certain column based on a lookup of a value in another column
如果任何列包含所述行中的某個值，則在Pandas Dataframe中刪除一行
[英]Drop a row in a Pandas Dataframe if any column contains a certain value, in said row
Pandas：如果下一列的行包含特定值，則按列號划分列數據
[英]Pandas: Divide column data by number if row of next column contains certain value
熊貓：如何通過特定列值的值獲取行計數，以及如何將計數添加為另一列。
[英]Pandas: How to get a row count by the value of a particular column value, and add the count as another column.
如果另一列包含給定列的名稱，則更改給定列的值
[英]Change value of a given column if another column contains the name of the given column
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