Pandas: подсчет вхождений true и false в столбце

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для подсчета вхождений значений True и False в столбце DataFrame pandas:

 df[' my_boolean_column ']. value_counts ()

Это будет подсчитывать вхождения значений True и False.

Если вы хотите посчитать только одно из конкретных значений, вы можете использовать следующий синтаксис:

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

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

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: подсчет вхождений true и false в pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, содержащий информацию о различных баскетболистах:

 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

Мы можем использовать функцию value_counts() для подсчета вхождений значений True и False в столбце all_star :

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

True 4
False 3
Name: all_star, dtype: int64

По результату мы видим:

• True появляется 4 раза в столбце all_star .
• Значение False появляется 3 раза в столбце all_star .

Вы также можете использовать следующий синтаксис для подсчета только вхождений True:

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

4

И вы можете использовать следующий синтаксис для подсчета только вхождений False:

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

3

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Pandas: как использовать GroupBy и подсчет значений
Pandas: как использовать GroupBy для подсчета ячеек
Pandas: Как посчитать значения в столбце с условием