Python 计算数据帧中特定列中的特定值？

我有一个数据框“我的数据”，如下所示：

var1, var2, var3 
123,   234, 678
443,   567, fd
324,   678, 789
12,    102, fd

我想提取/计算或计算“Var3”最后一列中出现“fd”的百分比，因此在本例中，输出put应为： 产出：2 或

---

输出：0.50

您可以使用

.shape

计算满足条件的行数，而无需导入任何其他内容

import pandas as pd
d = {'var1': [123, 443, 324, 12],
     'var2': [234, 567, 678, 102],
     'var3': [678, "fd", 789, "fd"]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df[df['var3']=="fd"].shape[0]/df.shape[0]

---

这将为您提供

0.5

。如果只需要计数，请使用

df[df['var3']==“fd”]。shape[0]

以下是一种简单的方法：

拉取绝对出现次数：

My_data['var3'].value_counts(normalize=False).loc['fd']
2

提取记录的百分比：

My_data['var3'].value_counts(normalize=True).loc['fd']
0.5

这种方法更快/更有效：

%timeit df.var3.value_counts(normalize=True).loc['fd']
1000 loops, best of 3: 597 µs per loop

%timeit df[df['var3']=="fd"].shape[0]/df.shape[0]
The slowest run took 16.34 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000 loops, best of 3: 710 µs per loop

---

谢谢，它给了我和我想要的完全一样的东西。编辑-使用我的默认

df

变量。将dataframe重命名为

My_data

。是的，这一个也可以使用，但有一点变化：My_data['var3']。value_计数（normalize=True）。loc['fd']。谢谢。

My_data.var3

和

My_data['var3']

完全可以互换。