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我有一个数据框，出于特定原因，我已将所有 NaN 转换为 0。在对 df 进行另一次计算时，我的分组依据是选择一个 0 并将其作为执行计数的值。知道如何让 python 和 pandas 排除 0 值吗？在这种情况下，0 代表数据中的一行。有没有办法从 groupby 中排除所有 0？
我的groupby是这样的
+----------------+----------------+-------------+
| Team | Method | Count |
+----------------+----------------+-------------+
| Team 1 | Automated | 1 |
| Team 1 | Manual | 14 |
| Team 2 | Automated | 5 |
| Team 2 | Hybrid | 1 |
| Team 2 | Manual | 25 |
| Team 4 | 0 | 1 |
| Team 4 | Automated | 1 |
| Team 4 | Hybrid | 13 |
+----------------+----------------+-------------+
我的代码如下所示(导入 excel 文件后)
df = df1.filnna(0)
a = df[['Team', 'Method']]
b = a.groupby(['Team', 'Method']).agg({'Method' : 'count'}
最佳答案
我会在分组之前过滤 df:
In [8]:
a = df.loc[df['Method'] !=0, ['Team', 'Method']]
b = a.groupby(['Team', 'Method']).agg({'Method' : 'count'})
b
Out[8]:
Method
Team Method
1 Automated 1
Manual 1
2 Automated 1
Hybrid 1
Manual 1
4 Automated 1
Hybrid 1
这里我们只选择方法不等于0
与没有过滤的比较:
In [9]:
a = df[['Team', 'Method']]
b = a.groupby(['Team', 'Method']).agg({'Method' : 'count'})
b
Out[9]:
Method
Team Method
1 Automated 1
Manual 1
2 Automated 1
Hybrid 1
Manual 1
4 0 1
Automated 1
Hybrid 1
关于python - 如何使用 Pandas 从 Groupby 方法中排除单个值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35069694/
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我想了解 Ruby 方法 methods() 是如何工作的。 我尝试使用“ruby 方法”在 Google 上搜索，但这不是我需要的。 我也看过 ruby-doc.org，但我没有找到这种方法。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！