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newdeveloper
Asked: 2024-04-07 01:20:31 +0800 CST

Pandas 按过滤结果分组

  • 772

我正在使用 pandas 并获取数据并使用 group by。但是我不确定如何过滤掉返回的不需要的数据。我只想要 1 的计数，而不是 0 的计数。

print(df.groupby(item)['event'].apply(lambda x: (x==1).sum()).reset_index(name='count'))
hpb   count
0     55
1     36

我还使用了以下内容，它为所有列返回相同的信息。

print(patients.query("event==1 and hbp==1").groupby('hbp').count())

       age    cp    eject  ......
hbp
 1      36     36    36

我想要的输出如下。

hpb   count
1     36

这是我正在读入数据框患者的数据。我正在尝试使用查询或分组来获取事件为 1 且 hbp 为 1 的 hbp 数据。目前我正在获取1和0计数，但我只显示 hbp 1 计数。请参阅上面所需的输出。

hbp event ..etc
1       1
0       1
1       1
1       1
0       1
pandas

1 个回答

  1. Best Answer

    您的解决方案可以通过指定列groupby并使用sumor countor进行更改size，因为处理1值：

    print(patients.query("event==1 and hbp==1")
              .groupby('hbp')['event']
              .sum()
              .reset_index(name='count'))

    或者首先过滤，然后hbp按以下方式对值进行计数Series.value_counts：

    print (patients.query("event==1 and hbp==1")['hbp']
               .value_counts()
               .reset_index(name='count'))

   hbp  count
0    1     36
    • 0

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