python - 如何计算一行中的条件？

Question

我有一个 pandas 数据框:

df = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 0, 3],
    'b': [1, 2, 0, 0],
    'c': [5, 2, 0, 3],
    'd': [0, 3, 7, 1]
})

我现在想创建另一个列 n 来计算列 ['a', 'b', 'c', 'd'] 的值数量是 > 0。

我们需要手工做:

df['n'] = [3, 2, 3, 3]

我不需要声明这对于较大的框架来说是不方便的。我知道我们可以选择我们感兴趣的行 df.a > 0, ..., df.d > 0。

不幸的是，我无法将提供的 bool 值转换为 0 和 1 并对它们求和。

df['n'] = df. a > 0 + df.b > 0 + df.c > 0 + df.d > 0

抛出

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我该如何纠正这个问题？

Answer 1

您可以执行列表理解，循环遍历列，然后对该列使用 bool 条件，删除不满足条件的值并调用计数:

In [360]:

[df.loc[df[col]>0,col].dropna().count() for col in df]
Out[360]:
[3, 2, 3, 3]

这将产生该列:

In [361]:

df['n'] = [df.loc[df[col]>0,col].dropna().count() for col in df]
df
Out[361]:
   a  b  c  d  n
0  1  1  5  0  3
1  2  2  2  3  2
2  0  0  0  7  3
3  3  0  3  1  3

在此阶段，将行标记为列名称可能是有意义的，这样您的 n 才有意义。

编辑

我在去吃午饭的路上意识到有一个更简单的方法，只需调用 count :

In [365]:

df[df>0].count()
Out[365]:
a    3
b    2
c    3
d    3
dtype: int64