Python Pandas Dataframe 在使用多列中的值进行过滤后获取行数

Question

我有一个如下所示的数据框。 我想通过获取以下计数来构建数据配置文件。

1) 唯一学生 ID 的计数（学生人数） 我的答案有效：

print(len(df['Student ID'].unique()))

2) 唯一学生 ID 的计数其中 International=N（非国际学生人数）

我的回答无效：print(len(df1.loc[(df1['Student ID'].unique())['International Student'] == N]))

3) International=N & ATAR 不为空的唯一学生 ID 计数（拥有 ATAR 的非国际学生人数）

4) ATAR 在 0-50

之间的唯一学生 ID 的计数

其他一些问题：

5) 我如何创建一个新的数据框，只有唯一的学生 ID 和所有其他列，在第一个之后删除每个学生 ID 的所有行

非常感谢您回答问题 2-5。

Student_ID            International       marks      ATAR

119                   N                    60         80
119                   N                    70         80
119                   N                    75         80
129                   Y                    78         75
129                   Y                    60         75 
155                   Y                    85         
155                   Y                    80          

Answer 1

df = pd.DataFrame({
'International': ['N', 'N', 'N', 'Y', 'Y', 'Y', 'Y'], 
'marks': [60, 70, 75, 78, 60, 85, 80], 
'Student_ID': [119, 119, 130, 140, 155, 155, 155], 
'ATAR': [80.0, 20.0, np.nan, 50.0, 15.0, np.nan, np.nan]
}).reindex_axis(['Student_ID','International','marks','ATAR'], axis=1)

print (df)
   Student_ID International  marks  ATAR
0         119             N     60  80.0
1         119             N     70  20.0
2         130             N     75   NaN
3         140             Y     78  50.0
4         155             Y     60  15.0
5         155             Y     85   NaN
6         155             Y     80   NaN

需要Series.nunique，主要是boolean indexing和loc用于返回一列（Series），最后drop_duplicates用于新的df1：

print(df['Student_ID'].nunique())
4
print(df.loc[df['International'] == 'N', 'Student_ID'].nunique())
2
print(df.loc[(df['International'] == 'N') & (df['ATAR'].notnull()), 'Student_ID'].nunique())
1
print(df.loc[df['ATAR'].between(0,50), 'Student_ID'].nunique())
3

df1 = df.drop_duplicates('Student_ID')
print (df1)
   Student_ID International  marks  ATAR
0         119             N     60  80.0
2         130             N     75   NaN
3         140             Y     78  50.0
4         155             Y     60  15.0