Pandas: 조건이 있는 열의 값을 계산하는 방법

다음 방법을 사용하여 특정 조건으로 Pandas DataFrame 열의 값 수를 계산할 수 있습니다.

방법 1: 조건이 있는 열의 값 계산

 len(df[df[' col1 ']==' value1 '])

방법 2: 조건이 있는 여러 열의 값 계산

 len(df[(df[' col1 ']==' value1 ') & (df[' col2 ']==' value2 ')])

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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

예시 1: 조건이 있는 열의 값 계산

다음 코드는 값이 “A”인 팀 열의 값 수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #count number of values in team column where value is equal to 'A'
len(df[df[' team ']==' A '])

4

값이 “A”인 팀 열에 4개의 값이 있음을 알 수 있습니다.

예시 2: 조건이 있는 여러 열의 값 계산

다음 코드는 팀 열이 “B”이고 pos 열이 “Gu”인 DataFrame의 행 수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #count rows where team is 'B' and pos is 'Gu'
len(df[(df[' team ']==' B ') & (df[' pos ']==' Gu ')])

2

DataFrame에는 이 두 조건을 모두 충족하는 행이 2 개 있다는 것을 알 수 있습니다.

비슷한 구문을 사용하여 원하는 조건 수를 충족하는 줄 수를 계산할 수 있습니다.

예를 들어, 다음 코드는 세 가지 조건을 충족하는 행 수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

• 팀은 ‘B’와 같습니다
• pos 는 ‘Gu’와 같습니다.
• 포인트 가 12보다 큼

 #count rows where team is 'B' and pos is 'Gu' and points > 15
len(df[(df[' team ']==' B ') & (df[' pos ']==' Gu ') & (df[' points ']> 12 )])

1

DataFrame의 단일 행이 세 가지 조건을 모두 충족하는 것을 볼 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 두 줄의 차이점을 찾는 방법
Pandas: 특정 문자열이 포함된 줄을 삭제하는 방법
Pandas: DataFrame에서 중복 행을 제거하는 방법