Pandas 如何从列表中计算真/假？

我试过：

• len（df[df==True]）

• 掩蔽

---

它们在一个列表中，所以我不应该只计算它们吗？或者我是否需要为它们指定数值，1表示真，0表示假，然后使用计数或求和函数来确定有多少是真的？

来计算列表中的

真的

df = [bigdataframe[['Action', 'Adventure','Animation',
                           'Childrens', 'Comedy', 'Crime','Documentary',
                           'Drama', 'Fantasy', 'FilmNoir', 'Horror', 
                            'Musical', 
                           'Mystery', 'Romance','SciFi', 'Thriller', 'War', 
                           'Western']].sum(axis=1) > 1]
df
Out[8]: 
[0         True
 1         True
 2         True
 3         True
 4         True
 5        False
 6         True
 7         True
 8        False
 9         True
 10       False
 11        True
 12        True
 13        True
 14        True
 15       False
 16        True
 17       False
 18        True
 19       False
 20       False
 21        True
 22        True
 23        True
 24       False
 25        True
 26        True
 27        True
 28        True
 29        True

 99970     True
 99971     True
 99972    False
 99973     True
 99974     True
 99975     True
 99976     True
 99977     True
 99978    False
 99979    False
 99980     True
 99981    False
 99982     True
 99983    False
 99984     True
 99985     True
 99986     True
 99987     True
 99988    False
 99989     True
 99990     True
 99991     True
 99992    False
 99993     True
 99994     True
 99995     True
 99996     True
 99997     True
 99998     True
 99999    False
 Length: 100000, dtype: bool]

演示：

---

也许

df[[A'，'B'，'C']].sum（axis=1）.gt（1.5）.value_counts（）

，：-）@Wen，谢谢！我以为OP只想计算

真值

值，不是吗？那么为什么这不起作用呢。df=[bigdataframe[[动作片、冒险片、动画片、儿童片、喜剧片、犯罪片、纪录片、戏剧片、幻想片、黑色电影、恐怖片、音乐剧、神秘片、浪漫片、科幻片、惊悚片、战争片、西部片]]@Yungpythonnoob，我想这是因为您添加了方括号-

[df[…].sum（axis=1）>1].sum（）

将其替换为

（df[…].sum（axis=1）>1.sum（）

…@MaxUdf=（bigdataframe）([‘动作’、‘冒险’、‘动画’、‘儿童’、‘喜剧’、‘犯罪’、‘纪录片’、‘戏剧’、‘幻想’、‘黑色电影’、‘恐怖’、‘音乐剧’、‘神秘’、‘浪漫’、‘科幻’、‘惊悚片’、‘战争’、‘西部’））.sum（axis=1）>1.sum（），现在我得到错误：“DataFrame”对象不可调用。

sum(unlist(your.list.object))

In [386]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,3), columns=list('ABC'))

In [387]: df
Out[387]:
          A         B         C
0  0.228687  0.647431  0.526471
1  0.795122  0.915011  0.950481
2  0.386244  0.705412  0.420596
3  0.343213  0.928993  0.192527
4  0.201023  0.209281  0.304799

In [388]: df[['A','B','C']].sum(axis=1).gt(1.5)
Out[388]:
0    False
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

In [389]: df[['A','B','C']].sum(axis=1).gt(1.5).sum()
Out[389]: 2