python - 使用 Pandas 根据两个不同列中的值计算行数

Question

我有这个数据框，叫做“dem”:

              code                                                CBO SEXO  \
47              58                                                NaN    F   
48              58                              Ajudante de motorista    F   
49              58                              Ajudante de motorista    M   
50              58                              Ajudante de motorista    M   
51              58                                           Brasador  NaN   
52              58                                           Brasador    M   
53              58                                           Brasador    M   

        FAIXA_IDADE                                ESCOLARIDADE
47  DE 21 A 30 ANOS                           Superior completo   
48  MAIS DE 50 ANOS                                         NaN   
49  DE 21 A 30 ANOS  Ginasial completo, ou Fundamental completo   
50  DE 41 A 50 ANOS    Colegial incompleto, ou Médio incompleto   
51  DE 41 A 50 ANOS        Colegial completo, ou Médio completo   
52  DE 41 A 50 ANOS        Colegial completo, ou Médio completo   
53  DE 41 A 50 ANOS  Ginasial completo, ou Fundamental completo

我想知道在 CBO 列中有多少行包含单词“motorista”或“Motorista”，并且在 ESCOLARIDADE 列中包含单词“Fundamental completo”。因此，结果应该是 1(CBO 包含“motorista”的三行，但只有一行 ESCOLARIDADE 包含“Fundamental completo”)。

我试过了:

try:
    mot_fund_comp=dem.loc[dem.CBO.str.contains('motorista|Motorista')].ESCOLARIDADE.str.contains['Fundamental completo'].count()
except:
    mot_fund_comp=0

我总是得到 0。

和:

当我在下面的数据框中应用同一行时，它给我带来了结果 1，而它应该为零......

dem:

               code                                                CBO SEXO  \
89               59                   Alimentador de linha de produção  NaN   
90               59                   Alimentador de linha de produção    M   
91               59                   Alimentador de linha de produção    M   
92               59                   Alimentador de linha de produção    M   
93               59               Assistente de laboratório industrial    F   
94               59                             Auxiliar de escritório    M   
95               59                     Auxiliar de manutenção predial    F   
96               59                                         Balanceiro    M   
97               59                                          Comprador    M   
98               59                          Desidratador de alimentos    M   
99               59                          Desidratador de alimentos    M   
100              59                          Desidratador de alimentos    M   
101              59                          Desidratador de alimentos    M   
102              59       Mecânico de manutenção de máquinas, em geral    M   
103              59  Motorista de caminhão (rotas regionais e inter...    M   
104              59  Operador de filtro-prensa (tratamentos químico...    M   
105              59                                           Soldador    M   
106              59                                           Soldador    M   
107              59                                           Soldador    M   

         FAIXA_IDADE                                 ESCOLARIDADE 
89   MAIS DE 50 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
90   DE 21 A 30 ANOS                                          NaN   
91   DE 21 A 30 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
92   DE 41 A 50 ANOS  Ginasial incompleto, ou entre 4ª e 8ª série   
93   DE 21 A 30 ANOS                                          NaN   
94   DE 21 A 30 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
95   DE 41 A 50 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
96   DE 21 A 30 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
97   MAIS DE 50 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
98   DE 21 A 30 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
99   DE 31 A 40 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
100  DE 31 A 40 ANOS   Ginasial completo, ou Fundamental completo   
101  MAIS DE 50 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
102  DE 41 A 50 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
103  DE 41 A 50 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
104  DE 31 A 40 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
105  DE 31 A 40 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
106  DE 41 A 50 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo   
107  MAIS DE 50 ANOS         Colegial completo, ou Médio completo

有人会建议如何修复它或建议另一种方法吗？

Answer 1

感谢@roganjosh 给予寻找答案的灵感。

我注意到当我使用“|”时作为 contains 函数中的 OR 运算符，有时它可以正常工作，有时则不能。如果我在这里使用它:

df=dem.CBO.str.contains('motorista|Motorista').sum()

它工作正常。但是，为了解决我上面的问题，我不得不调整它，而不是使用“|”在 contains 函数中。我将代码更改为:

mot_fund_comp=dem.loc[dem.CBO.str.contains('motorista') | dem.CBO.str.contains('Motorista')].ESCOLARIDADE.str.contains['Fundamental completo'].sum()

另一个细节:出于某种原因我无法追踪，如果我使用“.count()”，值就会出错。如果我使用“.sum()”，它会完美地工作。