python-3.x Pandas Dataframe 根据第二列中的值上升到另一列并计数

cpjpxq1n 于 2023-01-27 发布在 Python

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我有以下 Dataframe

我们要计算在他们遇到另一列中的关键字后reason =“end”的次数。例如，关键字列表是hire和career。因此，对于案例ID“1”，“end”在reason列中位于文本列中的hire之后。因此，hire的计数为1。在第二个案例（案例ID“2”）中，“end”在“hire”和“career”之后遇到。但职业是最后一个，因此结束是由于职业而不是雇用。我们需要将“文本”列中的最后一个关键字作为结束的可能原因。因此，“职业”需要计数1。我们需要对每个“ID”执行此操作
样品输出如下

python-3.x

来源：https://stackoverflow.com/questions/75252809/pandas-dataframe-going-up-another-column-based-on-value-in-second-column-and-cou

1条答案

按热度按时间

z0qdvdin1#

如果你向前填充text列，那么你可以在整个 Dataframe 上放置na，结果将是你想要的reason/text组合，你可以得到剩下的text列的值计数，并将其转换成你想要的df。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],
                  'reason':[np.nan,np.nan,np.nan,'end',np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,'end',np.nan],
                  'text':[np.nan,'hire',np.nan,np.nan,'career',np.nan,'hire','career',np.nan,np.nan]})

output = (
  df.assign(text=df['text'].ffill())
    .dropna()
    .text
    .value_counts()
    .to_frame('counts')
    .T
)

print(output)

产出

hire  career
counts     1       1

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