Pandas groupby 和 agg 按条件答案

【问题标题】：Pandas groupby and agg by conditionPandas groupby 和 agg 按条件
【发布时间】：2020-03-03 13:25:01
【问题描述】：

df.groupby(['Month']).agg({'Status' : ['count']})

上面的行按Month 对数据框进行分组，并计算每个月Status 的数量。有没有办法只计算Status=X 的位置？类似于下面的错误代码：

df.groupby(['Month']).agg({'Status' == 'X' : ['count']})

基本上，我想计算每个月有多少Status 是X。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

也可以使用lambda函数

df.groupby('Month').agg(lambda x: (x=='X').sum())

或

df.groupby('Month').Status.agg(lambda x: (x=='X').sum())

【讨论】：

【解决方案2】：

让我们做点不一样的事情

pd.crosstab(df.Month,df.Status)['X']

【讨论】：

我来！ @Andy L.
@ansev：我喜欢 Wen 不同的东西。他通常会想出令人惊讶的令人耳目一新的解决方案，这是我从未想过的。我仍然记得他使用sum 到concatenate 的一系列我以前从未想过的列表的解决方案:)

【解决方案3】：

一条捷径

(df.Status == 'X').groupby(df.Month).sum()

任重而道远

df.where(df.Status == 'X').groupby('Month').Status.count()

【讨论】：

【解决方案4】：

你做df.loc[df.Status=='X'].groupby(['Month']).agg({'Status' : ['count']})

【讨论】：