Python 如何计算熊猫中的以下行数（新）

关于下面的问题，我想数一数下面的行数。 多亏了这个答案，我才能够处理数据

但我遇到了一些麻烦和例外

首先，我想用startswith（“a”）剪切df

df1

df2

df3

df4

df5

我想计算每个df的行数

"a"  number
a0  1
a1  2
a0  2
a2  1
a2  1

这怎么可能呢

我很高兴有人告诉我如何处理此类问题。

您可以通过使用

cumsum

创建的自定义

系列使用：

print (df.B.str.startswith("a").cumsum())
0    1
1    2
2    2
3    3
4    3
5    4
6    5
Name: B, dtype: int32

df1 = df.B.groupby(df.B.str.startswith("a").cumsum()).agg(['first', 'size'])
df1.columns =['"A"','number']
df1.index.name = None
print (df1)
  "A"  number
1  a0       1
2  a1       2
3  a0       2
4  a2       1
5  a2       1

您可以通过使用
cumsum
创建的自定义
系列使用：

print (df.B.str.startswith("a").cumsum())
0    1
1    2
2    2
3    3
4    3
5    4
6    5
Name: B, dtype: int32

df1 = df.B.groupby(df.B.str.startswith("a").cumsum()).agg(['first', 'size'])
df1.columns =['"A"','number']
df1.index.name = None
print (df1)
  "A"  number
1  a0       1
2  a1       2
3  a0       2
4  a2       1
5  a2       1

A B
4 a0
5 b2

A B
6 a2

A B
7 a2

"a"  number
a0  1
a1  2
a0  2
a2  1
a2  1

print (df.B.str.startswith("a").cumsum())
0    1
1    2
2    2
3    3
4    3
5    4
6    5
Name: B, dtype: int32

df1 = df.B.groupby(df.B.str.startswith("a").cumsum()).agg(['first', 'size'])
df1.columns =['"A"','number']
df1.index.name = None
print (df1)
  "A"  number
1  a0       1
2  a1       2
3  a0       2
4  a2       1
5  a2       1