Как подсчитать строки на основе нескольких условий столбца с помощью панд?

В приведенном ниже коде я хочу подсчитать все строки, которые имеют True/False=FALSE и status = OK и имеют значение «+» в любом из этих столбцов.

Я пробовал:

checkOne =  df['id'].loc[(df['True/False'] == 'FALSE') & (df['status'] == 'OK') & (df['comingSoon'] == '+') or (df['openingSoon'] == '+') or (df['underConstruction'] == '+')].count()

Ошибка:

Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.py", line 1329, in __nonzero__
raise ValueError(
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

python pandas

21.12.2020 11:16

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python.

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

1 887

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Используйте | для побитового or, а для фильтрации значений count Trues нет необходимости, используйте sum:

Также для тестирования логического df['True/False'] == False можно упростить на ~df['True/False']

checkOne =  (~df['True/False'] & 
             (df['status'] == 'OK') & 
             (df['comingSoon'] == '+') | 
             (df['openingSoon'] == '+') | 
             (df['underConstruction'] == '+')).sum()

Если True/False строки TRUE/FALSE используйте:

checkOne =  ((df['True/False'] == 'FALSE') & 
             (df['status'] == 'OK') & 
             (df['comingSoon'] == '+') | 
             (df['openingSoon'] == '+') | 
             (df['underConstruction'] == '+')).sum()

Привет @jezrael, приведенное выше выдает мне эту ошибку: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.‌py", line 1324, in __invert__ new_data = self._mgr.apply(operator.invert) File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/internal‌s/managers.py", line 407, in apply applied = b.apply(f, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/internal‌s/blocks.py", line 346, in apply result = func(self.values, **kwargs) TypeError: bad operand type for unary ~: 'str'

— 21.12.2020 11:41

— 21.12.2020 11:42

@ Baobab1988 - Это означает, что FALSE не логические, а строки, поэтому нужно (df['True/False'] == 'FALSE')

— 21.12.2020 11:43

Я пробовал, как вы предложили, но теперь выдает эту ошибку: TypeError: невозможно выполнить 'rand_' с массивом dtyped [bool] и скаляром типа [bool]

— 21.12.2020 11:46

@ Baobab1988 - Что стоит print (df.dtypes) перед моим решением?

— 21.12.2020 11:49

Он говорит «объект» для всех столбцов в моем кадре данных. например: status object True/False object dtype: object

— 21.12.2020 12:06

@Baobab1988 - Так что попробуй поменять df['True/False'] == 'FALSE') на df['True/False'] == 'False')

— 21.12.2020 12:07