总结熊猫数据框中字符串的出现次数答案

【问题标题】：sum occurrences of a string in pandas dataframe总结熊猫数据框中字符串的出现次数
【发布时间】：2018-09-22 23:18:36
【问题描述】：

我必须对数据框进行计数和总计，但有一个条件：

fruit days_old
apple 4
apple 5
orange 1
orange 5

我必须以水果超过 3 天为条件来计算。所以我需要的输出是

2 个苹果和 1 个橙子

我以为我必须使用应用函数，但我必须将每种水果类型保存到变量或其他东西中。我相信有更简单的方法。

ps。我一直在寻找，但我没有看到一种清晰的方法来在这里创建具有适当间距的表格。唯一清楚的是不要使用标签复制和粘贴！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我想参加变体派对。

pd.factorize + np.bincount

f, u = pd.factorize(df.fruit)
pd.Series(
    np.bincount(f, df.days_old > 3).astype(int), u
)

apple     2
orange    1
dtype: int64

【讨论】：

【解决方案2】：

@jpp 和@chrisz 描述的value_counts() 方法很棒。只是为了发布另一个策略，您可以使用groupby：

df[df.days_old > 3].groupby('fruit').size()

# fruit
# apple     2
# orange    1
# dtype: int64

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以使用value_counts():

In [120]: df[df.days_old > 3]['fruit'].value_counts()
Out[120]:
apple     2
orange    1
Name: fruit, dtype: int64

【讨论】：

【解决方案4】：

一种方法是使用pd.Series.value_counts:

res = df.loc[df['days_old'] > 3, 'fruit'].value_counts()

# apple     2
# orange    1
# Name: fruit, dtype: int64

不建议使用pd.DataFrame.apply，因为这会导致循环效率低下。

【讨论】：