Python Pandas Dataframe將列創建為另一列中出現的字符串數

Question

我有一個數據框，我想計算一個字符串在所有其他列中出現了多少次（例如“是”）。 我想將計數添加到新列中，並將其稱為“是計數”。

我使用lamda和下面的示例進行工作， 基於if-elif-else條件創建新列

我很好奇是否可以一行完成。

這是示例數據和代碼。

import pandas as pd

def finalCount(row):
    count = 0
    if row['Col1'] == 'Yes':
        count = count + 1 
    if row['Col2'] == 'Yes':
        count = count + 1 
    if row['Col3'] == 'Yes':
        count = count + 1
    if row['Col4'] == 'Yes':
        count = count + 1
    return count

data = {
         'Col1': ['Yes', 1, 'No', 'Yes'],
         'Col2': ['Yes', 2, 'No', 'Yes'],
         'Col3': ['No', 3, 'Yes', 'Yes'],
         'Col4': ['Yes', 4, 'No', 'Yes'],
    }
dfData = pd.DataFrame(data, columns= ['Col1','Col2','Col3','Col4'])
dfData['Yes-Count'] = dfData.apply(finalCount, axis =1)

我得到預期的結果。

有沒有一種方法可以擺脫finalCount方法，而只需一行呢？

Answer 1

這是使用布爾掩碼和求和的一種方法：

dfData["Yes-Count"] = dfData.eq('Yes').sum(axis=1)
print(dfData)
#  Col1 Col2 Col3 Col4  Yes-Count
#0  Yes  Yes   No  Yes          3
#1    1    2    3    4          0
#2   No   No  Yes   No          1
#3  Yes  Yes  Yes  Yes          4

說明

• dfData.eq("Yes")返回具有相等形狀的數據dfData.eq("Yes") ，該布爾值表示該位置的值是否等於"Yes"
• 跨列求和（軸= 1）
• 將輸出分配回新列

Answer 2

這是使用isin()函數的另一種方法：

list_of_words = ['Yes']
dfData["Yes-Count"] = dfData.isin(list_of_words).sum(axis='columns')

使用這種方法，您可以將DataFrame元素與多個值進行比較。 DataFrame isin()函數返回一個布爾型DataFrame ，它顯示您的DataFrame元素是否與list_of_words任何單詞匹配。