python - Pandas GroupBy 和组内总和

Question

假设我有一个如下所示的数据框:

    interview       longitude        latitude
1   A1                  34.2             90.2
2   A1                  54.2             23.5
3   A3                  32.1             21.5
4   A4                  54.3             93.1
5   A2                  45.1             29.5
6   A1                  NaN              NaN
7   A7                  NaN              NaN
8   A1                  NaN              NaN
9   A3                  23.1             38.2
10  A5                  -23.7            -98.4

我希望能够执行某种 groupby 方法，输出每个子组中的总现值。因此，对于这样的事情，期望的输出将是:

    interview         longitude         latitude       occurs 
1   A1                  2                2              4
2   A2                  1                1              1
3   A3                  2                2              2
4   A4                  1                1              1
5   A5                  1                1              1    
6   A7                  0                0              1

我尝试使用此命令尝试纬度，但未获得所需的输出:

df.groupby(by=['interview', 'latitude'])['interview'].count()

谢谢!

Answer 1

在 groupby + sum 之前使用 notna

s1=(df[['**longitude**','**latitude**']].notna()).groupby(df['**interview**']).sum()
s2=df.groupby(df['**interview**']).size()# note size will count the NaN value as well 
pd.concat([s1,s2.to_frame('**occurs** ')],axis=1)
Out[115]: 
               **longitude**  **latitude**  **occurs** 
**interview**                                          
A1                       2.0           2.0            4
A2                       1.0           1.0            1
A3                       2.0           2.0            2
A4                       1.0           1.0            1
A5                       1.0           1.0            1
A7                       0.0           0.0            1