按一个列进行分组并统计满足条件的另一个列的数量？

Question

我想知道在满足条件的情况下，是否可以按照一列进行分组，同时统计另一列的值。由于我的数据集有点奇怪，所以我创建了一个类似的数据集：

import pandas as pd

raw_data = {'name': ['John', 'Paul', 'George', 'Emily', 'Jamie'], 
            'nationality': ['USA', 'USA', 'France', 'France', 'UK'],     
            'books': [0, 15, 0, 14, 40]}  
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['name', 'nationality', 'books'])

比如，我希望按国籍分组，并计算来自该国家没有书（书== 0）的人数。

因此，我期望输出类似于以下内容：

nationality
USA      1
France   1
UK       0

我尝试了groupby的大多数变体，使用了filter和agg，但似乎都没有得到有效的结果。

提前感谢， BBQuercus :)

- BBQuercus

Answer 1

IIUC:

df.books.eq(0).astype(int).groupby(df.nationality).sum()

nationality
France    1
UK        0
USA       1
Name: books, dtype: int64

- piRSquared

Answer 2

使用：

df.groupby('nationality')['books'].apply(lambda x: x.eq(0).any().astype(int))

---

nationality
France    1
UK        0
USA       1
Name: books, dtype: int64

- anky

---

我刚刚检查了整个数据集（大约10,000个值） // piRSquared - CPU时间：用户7.35毫秒，系统1.71毫秒，总计9.05毫秒 墙上时间：9.52毫秒 // anky_91 - CPU时间：用户34.2毫秒，系统2.72毫秒，总计37毫秒 墙上时间：42.4毫秒 - BBQuercus