パンダ: groupby を使用して条件付きでカウントする方法
次の基本構文を使用して、pandas DataFrame で条件付きの groupby と count を実行できます。
df. groupby (' var1 ')[' var2 ']. apply ( lambda x:(x==' val '). sum ()). reset_index (name=' count ')
この特定の構文は、 var1に基づいて DataFrame の行をグループ化し、 var2 が「val」と等しい行の数をカウントします。
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 の条件付き Groupby と Count
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', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'], ' pos ': ['Gu', 'Fo', 'Fo', 'Fo', 'Gu', 'Gu', 'Fo', 'Fo'], ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]}) #view DataFrame print (df) team pos points 0 A Gu 18 1 A Fo 22 2 A Fo 19 3 A Fo 14 4 B Gu 14 5 B Gu 11 6 B Fo 20 7 B Fo 28
次のコードは、DataFrame をチーム変数でグループ化し、 pos変数が「Gu」に等しい行数をカウントする方法を示しています。
#groupby team and count number of 'pos' equal to 'Gu' df_count = df. groupby (' team ')[' pos ']. apply ( lambda x: (x==' Gu '). sum ()). reset_index (name=' count ') #view results print (df_count) team count 0 to 1 1 B 2
結果から次のことがわかります。
- チーム A には、pos 列が「Gu」に等しい行が1つあります。
- チーム B には、pos 列が「Gu」に等しい行が2 つあります。
同様の構文を使用して、数値条件を使用して groupby と count を実行できます。
たとえば、次のコードは、チーム変数ごとにグループ化し、ポイント変数が 15 より大きい行数をカウントする方法を示しています。
#groupby team and count number of 'points' greater than 15 df_count = df. groupby (' team ')[' points ']. apply ( lambda x: (x>15). sum ()). reset_index (name=' count ') #view results print (df_count) team count 0 to 3 1 B 2
結果から次のことがわかります。
- チーム A には、ポイント列が 15 を超える行が3 つあります。
- チーム B には、ポイント列が 15 を超えるラインが2 つあります
同様の構文を使用して、任意の特定の条件で groupby と count を実行できます。
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。
Pandas GroupBy を使用して一意の値をカウントする方法
Pandas Groupby に関数を適用する方法
Pandas GroupBy から棒グラフを作成する方法