Pandas按条件分组和聚合

Question

df.groupby(['Month']).agg({'Status' : ['count']})

上面的代码按月份分组，并计算每个月份中状态的数量。有没有一种方法只计算状态=X的计数？类似下面错误的代码：

df.groupby(['Month']).agg({'Status' == 'X' : ['count']})

基本上，我想要每个月有多少个状态为X的计数。

- novice

---

请添加一些文本格式的示例数据供我们检查。 - nitin3685

你尝试过使用 .filter 方法吗？没有样本数据，我无法发表更多评论。 - nitin3685

你看过这个链接吗？它解释了如何使用.apply来实现你想要的功能。链接地址为：https://dev59.com/Vl4c5IYBdhLWcg3w1dLx - nitin3685

Answer 1

让我们做一些不同的事情

pd.crosstab(df.Month,df.Status)['X']

- BENY

---

me to! @Andy L. - ansev

@ansev: 我喜欢温的不同想法。他通常会提出令人惊喜的创新解决方案，这是我从未想过的。我仍然记得他使用sum来连接一系列列表的解决方案，这是我以前从未想到过的 :) - Andy L.

Answer 2

也可以使用lambda函数

df.groupby('Month').agg(lambda x: (x=='X').sum())

或者

df.groupby('Month').Status.agg(lambda x: (x=='X').sum())

- ansev

Answer 3

一种简便的方法

(df.Status == 'X').groupby(df.Month).sum()

一个漫长的过程

df.where(df.Status == 'X').groupby('Month').Status.count()

- Andy L.

Answer 4

您可以执行 df.loc[df.Status=='X'].groupby(['Month']).agg({'Status' : ['count']})

- moys