有没有办法计算有多少条目存在与特定的过滤器为PythonPandas？

pu82cl6c 于 2022-12-09 发布在 Python

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这可能看起来很基本，但我是新的Pandas，标题可能不准确，但我有很好的截图下面这是一种投票应用程序
我有vote_results Dataframe ：

立法者数据框：

这是我想要完成的 Dataframe ：

支持的法案表示投赞成票反对的法案表示投反对票因此，我想知道每位立法者投赞成票（1）和反对票（2）的次数。我还需要加入立法者的 Dataframe ，以便包括立法者姓名
真的需要一些关于这方面的见解，以更好地了解我可以做什么与 Dataframe 在操纵方面。
我试着创建一些joins和group_by，但老实说，我处理得不是很好，我不能打印group_by，也不知道如何创建一个别名来计算按立法者ID分组的正面和负面投票

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74724904/is-there-a-way-to-count-how-many-entries-exists-with-a-certain-filter-for-python

1条答案

按热度按时间

lpwwtiir1#

其逻辑是：

按立法者ID连接两个 Dataframe
按立法者标识分组
支持票据和反对票据计数的合计
立法者姓名是组中的第一个（或任意一个）

vote_results = pd.DataFrame(data=[[1,"L1","V1",1],[2,"L1","V2",1],[3,"L2","V3",0],[4,"L2","V4",0],[5,"L3","V5",1],[6,"L3","V6",0]], columns=["id","legislator_id","vote_id","vote_type"])

legislators = pd.DataFrame(data=[["L1","ABC"],["L2","PQR"],["L3","XYZ"]], columns=["id","name"])

result_df = legislators.merge(vote_results[["legislator_id","vote_id","vote_type"]], left_on="id", right_on="legislator_id", how="left") \
                       .groupby("id") \
                       .apply(lambda x: pd.Series({
                           "name": str(x["name"].iloc[0]),
                           "num_supported_bills": len([v for v in x.vote_type if v==1]),
                           "num_opposed_bills": len([v for v in x.vote_type if v==0]),
                           })) \
                       .reset_index()

输出量：

id name  num_supported_bills  num_opposed_bills
0  L1  ABC                    2                  0
1  L2  PQR                    0                  2
2  L3  XYZ                    1                  1

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