パンダ: 列内の true と false の出現をカウントします。

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame の列内の True 値と False 値の出現をカウントできます。

 df[' my_boolean_column ']. value_counts ()

これにより、True 値と False 値の出現がカウントされます。

特定の値の 1 つだけをカウントしたい場合は、次の構文を使用できます。

 #count occurrences of True
df[' my_boolean_column ']. values . sum ()

#count occurrences of False
( ~ df[' my_boolean_column ']). values . sum ()

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: pandas での true と false の出現をカウントする

さまざまなバスケットボール選手に関する情報を含む次のパンダ データフレームがあるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 28, 20],
                   ' all_star ': [True, False, False, True, False, True, True]})

#view DataFrame
print (df)

  team points all_star
0 A 18 True
1 To 22 False
2 To 19 False
3 B 14 True
4 B 14 False
5 C 28 True
6 C 20 True

value_counts()関数を使用して、 all_star列内の True 値と False 値の出現をカウントできます。

 #count occurrences of True and False in all_star column
df[' all_star ']. value_counts ()

True 4
False 3
Name: all_star, dtype: int64

結果から次のことがわかります。

• all_star列に True が4回表示されます。
• all_star列に値 False が3回表示されます。

次の構文を使用して、True の出現のみをカウントすることもできます。

 #count occurrences of True in all_star column
df[' all_star ']. values . sum ()

4

また、次の構文を使用すると、False の出現のみをカウントできます。

 #count occurrences of False in all_star column
( ~ df[' all_star ']). values . sum ()

3

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的なタスクを実行する方法を説明します。

パンダ: GroupBy と値のカウントの使用方法
パンダ: ビン数で GroupBy を使用する方法
Pandas: 条件付きで列の値をカウントする方法