使用多列中的相同字符串值對熊貓數據框中的總行數進行計數

問題：如何計算在多列中包含'9999-Don't Know'的行數？

我已經能夠找到解決方案，讓我半途而廢。例如，我發現了許多示例，您可以使用該列的名稱來獲取具有特定條件的行數。但是，我有76列，每一列代表一個調查中的不同問題，因此有不同的標籤，所以這將是非常低效的。

下面是一個示例df。再次，請記住我有76列，所以使用列的名稱不是一個可行的選擇。

pd.DataFrame.from_items([('RespondentId', ['1ghi3g','335hduu','4vlsiu4','5nnvkkt','634deds','7kjng']), ('Satisfaction - Timing', ['9-Excellent','9-Excellent','9999-Don\'t Know','8-Very Good','1-Very Unsatisfied','9999-Don\'t Know']),('Response Speed - Time',['9999-Don\'t Know','9999-Don\'t Know','9-Excellent','9-Excellent','9-Excellent','9-Excellent'])])

正如你所看到的，總共有4行，其中「9999 - 別專有」出現，所以我想獲得輸出4

來源

2017-09-14 techscolasticus

這會給你的行數等於每列

df.astype(object).eq("9999-Don't Know").sum()

爲「9999 - 別專有」這會給你總的「9999 - 別專有」計數，感謝@米奇

df.astype(object).eq("9999-Don't Know").values.sum()

這會給你總行數與至少一個

df.astype(object).eq("9999-Don't Know").any(1).sum()

來源

2017-09-14 13:43:00 piRSquared

可能想'.values.sum（）'？ – miradulo

或df.eq（「9999-Don't Know」）。sum（）。sum（） - double sum –

我嘗試了你的解決方案，但收到TypeError：Could not compare [「9999-Don't Know」]塊值。這是否意味着這個Excel文件中某些單元格的格式可能不一致？ @Mitch。我的解決方案也收到了同樣的信息。 – techscolasticus

您也可以使用此：

df.stack().str.contains("9999-Don't Know").sum()

儘管這比@piRSquared解決方案慢：

In [38]: timeit df.astype(str).eq("9999-Don't Know").values.sum() 
1000 loops, best of 3: 182 us per loop 

In [39]: timeit df.stack().str.contains("9999-Don't Know").sum() 
1000 loops, best of 3: 467 us per loop

來源

2017-09-14 13:58:36 MedAli

感謝一堆！這正是我所期待的。 – techscolasticus

@techscolasticus歡迎您。但我建議您接受另一種解決方案，因爲它更快.. – MedAli

我會，但它給了我一個錯誤，所以我無法獲得總的行數。 – techscolasticus

另一個解決方案是：

df.eq("9999-Don't Know").sum().sum()

還你提到的錯誤類型：

TypeError: Could not compare ["9999-Don't Know"] with block values.

這意味着你有一個像數據幀的元素列表。它可以轉換爲字符串與代碼：

df = df.applymap(lambda x: x[0] if type(x) == list else x)

來源

2017-09-14 14:07:35

所以df = df.applymap ...做了工作，但我不知道我應該做什麼之後，以獲得總行數 – techscolasticus

之後，您可以使用任何建議在這裏的解決方案。例如。 df.eq（「9999-Don't Know」）。sum（）。sum（） –

使用多列中的相同字符串值對熊貓數據框中的總行數進行計數

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