Python/Pandas，.count 不适用于更大的数据框

Question

我正在尝试计算数据框中真/假值的数量，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)

这在这个例子中运行良好。但是当我在我的实际 df (shape - (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，这通常发生在索引中有重复值时，我已经尝试了 df.reindex() 和 df[~df.index.duplicated()]，但我仍然收到相同的错误消息。

Answer 1

按列表过滤列并按 sum 计算 Trues 值 - Trues 的处理方式类似于 1s：

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