Pandas - 获取每个布尔字段的计数

Question

我还有其他程序可以对字段进行分组和计数。现在，我想计算每个布尔字段。有没有一种 Pandas 方法可以做到这一点，而不是我循环和编写自己的代码？理想情况下，我会生成一个带有结果的新数据框（有点像我所做的here）。

简单示例 CSV 数据（生成的扑克手数据）：

Hand,Other1,Other2,IsFourOfAKind,IsThreeOfAKind,IsPair 
1,'a','b',1,0,0
2,'c','d',0,1,0
3,'a','b',0,1,0
4,'x','y',0,0,1
5,'a','b',0,0,1
6,'a','b',0,0,1
7,'a','b',0,0,1 

计划：

import pandas as pd
import warnings 
filename = "./data/TestGroup2.csv"

# tell run time to ignore certain read_csv type errors (from pandas)
warnings.filterwarnings('ignore', message="^Columns.*")

count_cols = ['IsFourOfAKind','IsThreeOfAKind','IsPair ']
enter code here
#TODO - use the above to get counts of only these columns 

df = pd.read_csv(filename)
print(df.head(10))

所需的输出 - 可能只是一个新的数据框

 Column           Count 
IsFourOfAKind      1
IsThreeOfAKind     2
IsPair             3

Answer 1

请尝试：

df.filter(like='Is').sum(0)

或者你需要吗？

df1=df.filter(like='Is').agg('sum').reset_index().rename(columns={'index':'column', 0:'count'})