使用pandas数据框进行数据操作

Question

使用pandas数据框进行数据操作

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我有一个MxN的numpy数组数据。它们在csv文件中，我正在使用pandas模块读取。

sv-01   sv-02  SV-03  state-01 state-02 state-03    val-01   val-02  val-03
7        12     8         B          B         B     .23     0.34    1.03
7        12     8         B          B         A     .35     0.10    0
7        12     8         B          A         A     1.45    0       0
7        12     8         A          A         A      0      0       0
7        12     8         A          B         B      0      1.23    3.21

为了我的计算目的，我需要两个变量。在每一行中，如果状态为A，则相应的卫星将不被考虑在内。因此，第一行中总的SV数为3。类似地，其他行的数量为2、1、0、1。另一个变量是计数的数量。如果任何一行没有单独的B，则该行不会被计算。最后一行将被视为2，因为有两个B存在。

 #So my expected output is 
 #Total count is 4
 #and number of satellites used is 3,2,1,0,1 in each row or iteration

如何迭代我的数据。

谢谢。

- Poka

最后一行应该算作2吗？您是否在计算状态列中的B的数量？ - White

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- jezrael · Accepted Answer

首先使用filter函数筛选并比较所有数据与A，统计True的数量，最后使用rsub函数将B减去。

a = df.filter(like='state').eq('A').sum(axis=1).rsub(3)
#same as
#a = 3 - (df.filter(like='state') == 'A').sum(axis=1)
print (a)
0    3
1    2
2    1
3    0
4    2
dtype: int64

详细信息：

print (df.filter(like='state'))
  state-01 state-02 state-03
0        B        B        B
1        B        B        A
2        B        A        A
3        A        A        A
4        A        B        B

print (df.filter(like='state').eq('A'))
   state-01  state-02  state-03
0     False     False     False
1     False     False      True
2     False      True      True
3      True      True      True
4      True     False     False

要计算所有非 A 行，请使用any来检查至少一个True并使用sum：

b = df.filter(like='state').eq('A').any(1).sum()
print (b)
4

print (df.filter(like='state').eq('A').any(1))
0    False
1     True
2     True
3     True
4     True
dtype: bool

全部在一起：

mask = df.filter(like='state').eq('A')
a = mask.sum(axis=1).rsub(3)
print (a)
0    3
1    2
2    1
3    0
4    2
dtype: int64

b = mask.any(1).sum()
print (b)
4