Python Pandas Dataframe在使用多列值进行筛选后获得行数
Python Pandas Dataframe在使用多列值进行筛选后获得行数
提问于 2017-04-20 06:28:55
我有一个如下所示的数据。我希望通过获取以下计数来构建数据配置文件。
1) 唯一学生ID(学生人数)的计数--我的答案是：
print(len(df['Student ID'].unique()))2)唯一学生ID的计数，其中 International=N (非国际学生人数)
我的答案行不通：print(len(df1.loc[(df1['Student ID'].unique())['International Student'] == N]))
3)计算唯一的学生ID，其中International=N和ATAR是null(有ATAR的非国际学生的数量)。
4)在为 0-50之间的唯一学生ID的计数。
其他一些问题：
5)如何使用唯一的带有所有其他列的学生ID创建一个新的，在第一个列之后删除每个学生ID的所有行
如能回答问题2-5，将不胜感激。
Student_ID International marks ATAR
119 N 60 80
119 N 70 80
119 N 75 80
129 Y 78 75
129 Y 60 75
155 Y 85
155 Y 80 回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-04-20 06:37:18
df = pd.DataFrame({
'International': ['N', 'N', 'N', 'Y', 'Y', 'Y', 'Y'],
'marks': [60, 70, 75, 78, 60, 85, 80],
'Student_ID': [119, 119, 130, 140, 155, 155, 155],
'ATAR': [80.0, 20.0, np.nan, 50.0, 15.0, np.nan, np.nan]
}).reindex_axis(['Student_ID','International','marks','ATAR'], axis=1)
print (df)
Student_ID International marks ATAR
0 119 N 60 80.0
1 119 N 70 20.0
2 130 N 75 NaN
3 140 Y 78 50.0
4 155 Y 60 15.0
5 155 Y 85 NaN
6 155 Y 80 NaN需要Series.nunique主要与boolean indexing和loc一起返回一个列(Series)，返回新df1的最后一个drop_duplicates
print(df['Student_ID'].nunique())
4
print(df.loc[df['International'] == 'N', 'Student_ID'].nunique())
2
print(df.loc[(df['International'] == 'N') & (df['ATAR'].notnull()), 'Student_ID'].nunique())
1
print(df.loc[df['ATAR'].between(0,50), 'Student_ID'].nunique())
3
df1 = df.drop_duplicates('Student_ID')
print (df1)
Student_ID International marks ATAR
0 119 N 60 80.0
2 130 N 75 NaN
3 140 Y 78 50.0
4 155 Y 60 15.0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43511828
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