计算多列中具有相同字符串值的熊猫数据框中的总行数答案

【问题标题】：counting total rows in pandas dataframe with the same string value in multiple columns计算多列中具有相同字符串值的熊猫数据框中的总行数
【发布时间】：2017-09-15 00:08:37
【问题描述】：

非常感谢您的帮助！

问题：如何计算多列中包含“9999-不知道”的行数？

我已经找到了半途而废的解决方案。例如，我发现了许多示例，您可以使用列的名称来获取具有特定条件的行数。但是，我有 76 列，每列代表调查中的不同问题，因此具有不同的标签，因此效率非常低。

下面是一个示例 df。同样，请记住我有 76 列，因此使用列的名称不是一个可行的选择。

pd.DataFrame.from_items([('RespondentId', ['1ghi3g','335hduu','4vlsiu4','5nnvkkt','634deds','7kjng']), ('Satisfaction - Timing', ['9-Excellent','9-Excellent','9999-Don\'t Know','8-Very Good','1-Very Unsatisfied','9999-Don\'t Know']),('Response Speed - Time',['9999-Don\'t Know','9999-Don\'t Know','9-Excellent','9-Excellent','9-Excellent','9-Excellent'])])

如您所见，共有 4 行出现“9999-不知道”，所以我想得到输出 4。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

这将为您提供等于每列“9999-不知道”的行数

df.astype(object).eq("9999-Don't Know").sum()

这将为您提供“9999-不知道”的总数，谢谢@Mitch

df.astype(object).eq("9999-Don't Know").values.sum()

这将为您提供至少有一个的总行数

df.astype(object).eq("9999-Don't Know").any(1).sum()

【讨论】：

可能想要.values.sum()？
或 df.eq("9999-Don't Know").sum().sum() - 双倍总和
我尝试了您的解决方案，但收到 TypeError：无法将 ["9999-Don't Know"] 与块值进行比较。这是否意味着此 Excel 文件中某些单元格的格式可能不一致？ @米奇。我也收到了与您的解决方案相同的信息。
@AlexeyTrofimov 我尝试了您的解决方案并得到了相同的消息
似乎数据框中的值不是字符串而是列表。首先尝试这个以检查它是否有效： df = df.applymap(lambda x: x[0] if type(x) == list else x)

【解决方案2】：

你也可以这样用：

df.stack().str.contains("9999-Don't Know").sum()

虽然这比@piRSquared 解决方案慢：

In [38]: timeit df.astype(str).eq("9999-Don't Know").values.sum() 
1000 loops, best of 3: 182 us per loop

In [39]: timeit df.stack().str.contains("9999-Don't Know").sum()
1000 loops, best of 3: 467 us per loop

【讨论】：

非常感谢！这正是我想要的。
@techscolasticus 欢迎您。但我建议您接受其他解决方案，因为它更快..
我会，但它给了我一个错误，所以我无法获得总行数。

【解决方案3】：

另一种解决方案是：

df.eq("9999-Don't Know").sum().sum()

你也提到了类型错误：

TypeError: Could not compare ["9999-Don't Know"] with block values.

这意味着你有一个类似于 DataFrame 元素的列表。可以用代码转换成字符串：

 df = df.applymap(lambda x: x[0] if type(x) == list else x)

【讨论】：

so df=df.applymap... 确实有效，但我不确定在那之后我应该做什么才能获得总行数
之后，您可以使用此处提出的任何解决方案。例如。 df.eq("9999-不知道").sum().sum()