使用带有条件的 value_counts（日期时间）

【问题标题】：Using value_counts with conditions (datetime)使用带有条件的 value_counts（日期时间）
【发布时间】：2021-08-31 05:59:36
【问题描述】：

我试图只保留我的列的真实值，这是代码和输出：


 self.mask = self.data['Date'].apply(self.in_range, args=(user_start, user_stop))

 def evaluate_error(self):
        err_count = self.data.groupby([self.mask, 'Résultat']).size()
        print(err_count)
        print('')

output: 

Date   Résultat
False  0           85
       51           1
       55           1
       656          2
True   0           10
       55           1

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime filter boolean

【解决方案1】：

你可以过滤groupby.size之后的值：

err_count = self.data.groupby([self.mask, 'Résultat']).size().loc[True]

或者之前，那么可以使用Series.value_counts:

err_count = self.data.loc[self.mask, 'Résultat'].value_counts()

err_count = self.data.loc[self.mask, 'Résultat'].groupby('Résultat').size()

【讨论】：