python - 如何根据 Pandas 数据框的值沿行计数？

Question

我有一个大型的 pandas session 数据框(大约 100 列):

    session_init        ID    
0    1                 675    
1    MID               675    
2    MID               675    
3    MID               675    
4    MID               675    
5    MID               675    
6    1                 345    
7    MID               345    
8    MID               345    
9    MID               345    
10   MID               345    
11   MID               345    
12   MID               345    
13   1                 098    
14   MID               098   
15   1                 675    
16   MID               675    
17   MID               675    
18   MID               675    
19   MID               675   
20   MID               675    
21   MID               675    
22   1                 098    
23   MID               098    
24   1                 098    
25   MID               098    

正如您在上面的 pandas 数据框中看到的，seassion 开始标记为 1。是否有任何 pandas 函数可以让我计算每个 session 的值计数？例如，在上面的数据框中，675 id 已经启动了 2 次 session 。因此，值(value)计数应该是:

675 : 2
345 : 1
098 : 3

Answer 1

简单地使用 value_counts() 可能会更快:

df.loc[df.session_init == '1', 'ID'].value_counts()

98     3
675    2
345    1