如何根据某些条件对每个分类值进行迭代和计数答案

【问题标题】：How to Iterate & Count Each Categorical Value Based on Some Condition如何根据某些条件对每个分类值进行迭代和计数
【发布时间】：2020-06-14 08:23:53
【问题描述】：

我正在处理一个数据集，我想遍历每个值以根据存款找到工作和婚姻状况的计数>

示例：

【问题讨论】：

请不要发布您的数据图片。相反，发布具有所需输出的小样本数据集。
这是我从 Kaggle 本身获取的练习数据，所以我想这没有问题？
当我可以简单地从您的帖子中复制+粘贴而不是在互联网上搜索您的数据来源时，我更有可能花时间在您的问题上并尝试一些事情。
你的问题是什么？
@t.novaes 我想通过根据某些条件迭代每一行来找到计数，然后对它们进行分组。

标签： python pandas data-mining data-wrangling

【解决方案1】：

我会推荐 pandas 的 groupyby 操作。假设您的数据存储在数据框df：

df.groupby(by = ['job','marital', 'deposit']).count()

这将返回可能的“工作”、“婚姻”和“存款”组合，以及您在这些组下找到的元素数量。

希望对你有帮助！

干杯，

【讨论】：

【解决方案2】：

我想我可以使用它，它会给我一个不完全相同的输出，但可以为分析目的提供足够的洞察力，更加清晰。

bank_data[bank_data['deposit'] == 'no'].groupby(['marital', 'job']).count().iloc[:,-1:]
bank_data[bank_data['deposit'] == 'yes'].groupby(['marital', 'job']).count().iloc[:,-1:]

【讨论】：