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python - 如何计算列中类型为 str 的行相对于其类别的出现次数?

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 19:49:47 24 4
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我有以下数据框,我想使用应用程序列名称来计算类别出现的次数。由于没有数字列,因此 newapp = newapp.groupby(['App']).mean() 不起作用。

newapp = apps.drop([ 'Genres','Reviews','Content Rating','Size','Size','Type','Price'], axis=1)
newapp = newapp[newapp.get('Installs')>=1000000]
newapp1 = newapp[newapp.get('Rating')>=4]
newapp = newapp1.drop(['Rating','Installs'], axis=1)
newapp

enter image description here

完整的数据框:

enter image description here

预期输出是拥有最好应用程序的类别,其中好的应用程序安装量至少为 100 万且评分至少为 4:

游戏

最佳答案

我认为你需要:

newapp[newapp['Installs'].ge(1000000) & newapp['Rating'].ge(4)].groupby('Category')['App'].size().idxmax()

关于python - 如何计算列中类型为 str 的行相对于其类别的出现次数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59915173/

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