Pandas：计算所有列中某个值的数量

Question

我有一个数据框

graph   0       1       2       3       4
1       blue    blue    blue    blue    blue
2       blue    blue    blue    blue    blue
3       blue    red     blue    blue    red
4       red     blue    red     red     blue
5       red     red     blue    red     red
6       blue    blue    blue    blue    blue

我需要获取每个字符串/行中值为“blue”的计数。
期望的输出结果：

graph   result
1       5
2       5
3       3
4       2
5       1
6       5

我尝试使用以下方法进行操作：

(df['0', '1', '2', '3', '4']).applymap(lambda x: str.count(x, 'blue'))

但它返回的是：

KeyError: ('0', '1', '2', '3', '4')

- Petr Petrov

Answer 1

In [35]: df.set_index('graph').eq('blue').sum(1).reset_index(name='result')
Out[35]:
   graph  result
0      1       5
1      2       5
2      3       3
3      4       2
4      5       1
5      6       5

- MaxU - stand with Ukraine

Answer 2

根据 pandas.DataFrame.eq：

获取数据框和其他数据的相等值，逐个元素进行比较（二进制运算符eq）。

它是灵活包装器（eq，ne，le，lt，ge，gt）中的一种，用于比较运算符。

相当于==、=！、<=、<、>=、>，并支持选择轴（行或列）和级别进行比较。

不仅适用于数字。

希望这些信息有所帮助。

- Pedro Azevedo

Answer 3

以 numpy 为基础。如果您可靠地知道 graph 列在哪里，即第 0 列，请从头开始重建。

v = df.values
pd.DataFrame(dict(graph=v[:, 0], result=(df.values[:, 1:] == 'blue').sum(1)))

  graph  result
0     1       5
1     2       5
2     3       3
3     4       2
4     5       1
5     6       5

"naive time test"

- piRSquared