Pandas 熊猫：根据行中的两个项目是否匹配，计算数据帧列的总数

我想计算某些值，只要数据帧中的其他值匹配。这是我的df格式的一个例子，真正的df有更多的行和列。我只需要为

a

、

b

、

c

或

d

创建计数。任何列/行组合中都没有值的集合

df1 = 
item1   item2   item3   t1   t2   t3   ...
foo     foo     bar     a    a    b    ...
foo     bar     foo     c    a    c    ...
foo     bar     baz     a    b    c    ...
...     ...     ...     ...  ...  ...

我想的伪代码是（每行）：

给出如下输出：

t1   2
t2   1
t3   3

---

输出应该是每列的总数。

t

的值以千为单位，因此我无法手动指定

t1

、

t2

、

t3

，等等。

假设您的数据帧位于df中， 首先让我们将列名放入变量中

cols = [c for c in df.columns if c.startswith('t')]

现在让我们做第一个定界

d = {'a': 1, 'b': 2}
sum1 = df.loc[df.item1 == df.item2][cols].applymap(lambda x: d.get(x, 0)).sum()

现在让我们做第二个定界

d = {'c': 1, 'd': 2}
sum2 = df.loc[df.item1 == df.item3][cols].applymap(lambda x: d.get(x, 0)).sum()

添加结果

result = sum1 + sum2
print(result)

---

你需要提供更多的信息。例如，如果单元格只有a、b或还有一个集合。如果每个值只有一个，事情就会简单得多。另外，我猜输出是每列一个的总数，但您需要这样说。@576i已更新，希望有帮助！两个问题：1）如何对多个值使用

c.startswith（'t'）

？我应该指定，有些列以

n

或

y

开头。2） 我可以定义

d={'a'：1，'b'：2，'c'：1，'d'：2}

然后定义和吗？谢谢1.）df.colums获取列名。如果不能使用startswith，任何其他python想法都可以。可能在（'n'，'y'）中使用

c[0

这是一个普通的Python列表。例如，使用df.colums[2:]获取除前两个之外的任意值。2.）是的，您的示例没有指定a或b应算作第二个定界，如果您的真实示例是这样工作的，则可以。一般来说，你应该用一个更小的真实数据集来测试它，并查看值……我如何将它保存到一个文件中？当我尝试np.savetext时，它只给我数值，而不是匹配每个值的

cols

。例如尝试

result.to_csv（'yourname.csv'）

。但这将是一个新问题“如何将熊猫数据帧或系列保存到csv？”

result = sum1 + sum2
print(result)