如何使用熊猫基于多个列条件对行进行计数？

Baobab1988 发表于 Dev

猴面包树1988

如何使用&andor条件计算带有熊猫的csv文件行？

在下面的代码中，我要计算所有具有True / False = FALSE和status = OK的行，并且在openSoon，underConstruction，comingSoon的任何列中都具有“ +”值。

我试过了：

checkOne =  df['id'].loc[(df['True/False'] == 'FALSE') & (df['status'] == 'OK') & (df['comingSoon'] == '+') or (df['openingSoon'] == '+') or (df['underConstruction'] == '+')].count()

错误：

Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.py", line 1329, in __nonzero__
raise ValueError(
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

耶斯列尔

使用|按位or和计True价值观过滤不是必需的，使用sum：

同样对于测试布尔值df['True/False'] == False，可以通过简化~df['True/False']

checkOne =  (~df['True/False'] & 
             (df['status'] == 'OK') & 
             (df['comingSoon'] == '+') | 
             (df['openingSoon'] == '+') | 
             (df['underConstruction'] == '+')).sum()

如果True/False是字符串，请TRUE/FALSE使用：

checkOne =  ((df['True/False'] == 'FALSE') & 
             (df['status'] == 'OK') & 
             (df['comingSoon'] == '+') | 
             (df['openingSoon'] == '+') | 
             (df['underConstruction'] == '+')).sum()

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