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计算pandas python中每个单元格/行中的行数

dataframe csv pandas python

Abob · 技术社区 · 8 年前

我要计算一个单元格中数据帧行中特定列的唯一行/条目数。理想情况下,我需要每行中唯一行/条目的数量。在下面的示例中,我以逗号分隔的形式说明了这些条目,但是在我的数据中,每个条目都位于新行(不带逗号):

例如,如果我有这样的数据帧:

ID            A            B
1           1,2,1,2      1,2,3,4
2           1,2,3,4      1,2,1,2
3           1,2,3        3,4
4           4,1

预期结果应与此类似:

ID            A            B           countA         countB 
1           1,2,1,2      1,2,3,4         2               4
2           1,2,3,4      1,2,1,2         4               2
3           1,2,3        3,4             3               2
4           4,1                          1               0

任何想法都非常感谢我看过groupby,独特和大小,但是这只适用于唯一的行,而不是行内的条目。希望我的解释足够清楚,提前谢谢你的帮助。

2 回复 | 直到 8 年前

jezrael 8 年前

iloc applymap set

#if missing values are NaNs
df1 = df.iloc[:, 1:].applymap(lambda x: len(set(x.split(','))) if isinstance(x, str) else 0)

#if missing values are empty strings
df1 = df.iloc[:, 1:].applymap(lambda x: len(set(x.split(','))) if x != '' else 0)

join DataFrame add_prefix

df = df.join(df1.add_prefix('Count'))
print (df)
   ID        A        B  CountA  CountB
0   1  1,2,1,2  1,2,3,4       2       4
1   2  1,2,3,4  1,2,1,2       4       2
2   3    1,2,3      3,4       3       2
3   4      4,1      NaN       2       0

jpp 8 年前

filter(None, ...)

def counter(x):
    return [len(set(filter(None, i.split(',')))) for i in x]

for col in ['A', 'B']:
    df['count'+col] = counter(df[col])

print(df)

   ID        A        B  countA  countB
0   1  1,2,1,2  1,2,3,4       2       4
1   2  1,2,3,4  1,2,1,2       4       2
2   3    1,2,3      3,4       3       2
3   4      4,1                2       0

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