在数据框中计数为真 - Python

在数据分析过程中，经常需要统计某些数据的出现次数，特别是在处理真假值时。在Python中，可以使用pandas库的函数来实现计数操作。

准备工作

首先，我们需要安装pandas库，可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

然后，在代码中导入pandas库：

import pandas as pd

接着，我们创建一个示例数据框：

df = pd.DataFrame({
    'A': [True, False, True, False, True],
    'B': [False, True, False, True, False],
    'C': [True, True, False, False, True]
})

这个数据框有三列，每列包含5个值，均为布尔类型。

计数操作

现在，我们可以使用pandas的sum()函数来计算每列中True值的数量：

counts = df.sum()

这将返回一个包含每列True值数量的数据框，结果如下：

A    3
B    2
C    3
dtype: int64

我们也可以使用sum()函数的axis参数指定对行进行计数：

counts = df.sum(axis=1)

这将返回一个包含每行True值数量的数据框，结果如下：

0    2
1    1
2    1
3    1
4    2
dtype: int64

其他常用统计函数

除了sum()函数之外，pandas还提供了其他常用的统计函数，如mean()、median()、max()、min()等。这些函数都可以与sum()函数一样用来计算数据框或者数据框中的某列或某行的统计数据。

例如，我们可以使用mean()函数来计算每列中True值的平均数量：

means = df.mean()

这将返回一个包含每列True值平均数量的数据框。

总结

在Python中，使用pandas库的统计函数，可以方便地对数据框或者数据框中的某列或某行进行计数操作。除了sum()函数之外，还有其他常用的统计函数可供选择。