熊貓按條件對行進行計數

Question

我有一張桌子：

x A B C D
A 1 
B 1 1 1 1  
C 1   1
D

我想知道每行計數為1。 預期結果： { A: 1, B: 4, C: 2, D: 0 }

我嘗試了一些df[A][df[A]==1] ，但它按列給出了相同的結果。 我不知道該怎么做。

Answer 1

數據框：

In [120]: df
Out[120]:
   A  B  C  D
A  1  7  5  4
B  1  1  1  1
C  1  0  1  9
D  0  2  3  4

解：

In [121]: df.eq(1).sum(axis=1).to_dict()
Out[121]: {'A': 1, 'B': 4, 'C': 2, 'D': 0}

說明：

In [123]: df.eq(1)
Out[123]:
       A      B      C      D
A   True  False  False  False
B   True   True   True   True
C   True  False   True  False
D  False  False  False  False

In [124]: df.eq(1).sum(axis=1)
Out[124]:
A    1
B    4
C    2
D    0
dtype: int64

Answer 2

如果數據框中的值為數字（1或0），則可以按行使用sum：

df = pd.DataFrame([[1,0,0,0],[1,1,1,1],[1,0,1,0],[0,0,0,0]],\
    index=['A','B','C','D'],\
    columns=['A','B','C','D'])

print(df.sum(axis = 1))

A    1
B    4
C    2
D    0
dtype: int64

如果它們是字符串（“ 1”或“”），則可以使用它們，只有sum運算符將它們連接起來，然后將它們映射到它們的長度。

df = pd.DataFrame([['1','','',''],['1','1','1','1'],['1','','1',''],['','','','']],\
    index=['A','B','C','D'],\
    columns=['A','B','C','D'])

print(df.sum(axis = 1).str.len())

A    1
B    4
C    2
D    0
dtype: int64