如何计算满足多个条件的数据框中的行？答案

【问题标题】：How to count rows in a dataframe that satisfy multiple conditions?如何计算满足多个条件的数据框中的行？
【发布时间】：2021-06-24 17:51:07
【问题描述】：

我有一个看起来有点像这样的数据框（我们称之为 df）。

Offer | Country | Type | Cancelled
------|---------|------|----------
111   | UK      | A    | N
222   | UK      | A    | Y
333   | UK      | B    | N
444   | UK      | C    | N
555   | UK      | D    | N
666   | UK      | E    | N 
777   | ROI     | A    | N

我想获得一个变量来保存所有属于 A、B 或 C 类型且尚未取消的英国优惠的计数。因此，对于上面的数据，变量将设置为 3（即提供 111、333 和 444）。请问有人知道怎么做吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

试试：

x = df.loc[
    df.Country.eq("UK") & df.Type.isin(["A", "B", "C"]) & df.Cancelled.eq("N")
]
print(len(x))

打印：

一步一步：

创建蒙版：

mask = (
    df.Country.eq("UK") & df.Type.isin(["A", "B", "C"]) & 
df.Cancelled.eq("N")
)


0     True
1    False
2     True
3     True
4    False
5    False
dtype: bool

将.loc 与mask 一起使用：

x = df.loc[mask]


   Offer Country Type Cancelled
0    111      UK    A         N
2    333      UK    B         N
3    444      UK    C         N

使用len():

print(len(x))

或者：对掩码求和：

print(mask.sum())

打印：

【讨论】：

【解决方案2】：

一行：

my_count =len(df[(df.Country=='UK') && (df.Type in ['A','B','C']) && (df.Cancelled=='N')])

【讨论】：