Python/Pandas，.count 不适用于较大的数据框

Question

我正在尝试计算数据框中 True/False 值的数量，如下所示:

df = pd.DataFrame({'a': [True, False, True],
                  'b': [True, True, True],
                  'c': [False, False, True]})
count_cols = ['a', 'b', 'c']
df['count'] = df[df[count_cols] == True].count(axis=1)

此示例运行良好。但是当我在实际的 df (形状 - (25168, 303))上测试它时，我收到以下错误:

我从 - What does `ValueError: cannot reindex from a duplicate axis` mean? 了解到- 当索引中存在重复值并且我尝试了 df.reindex() 和 df[~df.index.duplicated()] 时，通常会发生这种情况，但我仍然收到相同的错误消息。

Answer 1

按列表过滤列并按 sum 计数 True 值 - True 的处理方式与 1 类似:

df['count'] = df[count_cols].sum(axis=1)
print (df)
       a     b      c  count
0   True  True  False      2
1  False  True  False      1
2   True  True   True      3

编辑:为了避免错误，一种可能的解决方案是将值转换为 numpy 数组:

df['count'] = np.sum(df[count_cols].values, axis=1)
print (df)
       a     b      c  count
0   True  True  False      2
1  False  True  False      1
2   True  True   True      3