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我有一个如下所示的数据框(edata)
Domestic Catsize Type Count
1 0 1 1
1 1 1 8
1 0 2 11
0 1 3 14
1 1 4 21
0 1 4 31
从这个数据框中,我想计算所有计数的总和,其中两个变量(Domestic 和 Catsize)的逻辑与结果为零 (0),使得
1 0 0
0 1 0
0 0 0
我用来执行该过程的代码是
g=edata.groupby('Type')
q3=g.apply(lambda x:x[((x['Domestic']==0) & (x['Catsize']==0) |
(x['Domestic']==0) & (x['Catsize']==1) |
(x['Domestic']==1) & (x['Catsize']==0)
)]
['Count'].sum()
)
q3
Type
1 1
2 11
3 14
4 31
此代码工作正常,但是,如果数据框中的变量数量增加,则条件数量会迅速增加。那么,有没有一种聪明的方法来编写一个条件,如果两个(或更多)变量的 AND 运算结果为零,则执行 sum() 函数
最佳答案
您可以先使用 pd.DataFrame.all
进行过滤否定:
cols = ['Domestic', 'Catsize']
res = df[~df[cols].all(1)].groupby('Type')['Count'].sum()
print(res)
# Type
# 1 1
# 2 11
# 3 14
# 4 31
# Name: Count, dtype: int64
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