Python 在不循环的情况下转换数据帧？

我想分析和转换以下数据帧

import random
import string
import numpy as np
import pandas as pd

# generate example dataframe
df=pd.DataFrame()
df['Name']=[str(x) for x in np.random.choice(['a','b','c'],10)]
df['Cat1']=[str(x) for x in np.random.choice(['x',''],10)]
df['Cat2']=[str(x) for x in np.random.choice(['x',''],10)]
df['Cat3']=[str(x) for x in np.random.choice(['x',''],10)]

df.head(10)

这将生成如下数据帧：

任务是为“名称”列中的每个唯一条目计算Cat1、Cat2、Cat3列中的“x”。这可以通过groupby（）函数的帮助实现：

grouped=df.groupby(['Name'])
dfg=grouped['Cat1','Cat2','Cat3'].sum()
dfg

结果几乎就是我想要的。现在，我需要将“x”替换为一个数字，例如，“xxxx”替换为4，“x”替换为1，等等。解决方案在所有列上使用循环：

for col in range(0,len(dfg.columns)):
    dfg[dfg.columns[col]]=list(map(lambda x: len(x), dfg[dfg.columns[col]]))
dfg

现在，我想知道如何避免这种循环并获得相同的最终结果？
非常感谢您分享您的想法和指导。

试试：

df.set_index('Name').eq('x')\
  .groupby('Name')['Cat1','Cat2','Cat3'].sum()\
  .astype(int).reset_index()

输出：

  Name  Cat1  Cat2  Cat3
0    a     5     3     4
1    b     1     1     0
2    c     1     1     1

---

根据您的数据来源，可以通过将“x”替换为1并将空单元格设置为0轻松解决此问题。因此，您还必须将列的数据类型更改为整数

---

然后在您的小组中调用

sum（）

将已经为您提供了数字答案。

刚刚添加了最终结果的正确屏幕截图。我认为只需

dfg.applymap（len）

，尽管不确定这是否是最有效的答案是的，很酷，很好，您的解决方案是有效的。非常感谢您的快速回复，非常感谢。我认为斯科特·波士顿的回答是更好的方式，因为它直接计算比赛，避免使用applymap。这种方法只适用于一个字符的匹配，并且会给出错误的计数，因为它也会计算类似于

'y'

谢谢你，Scott。非常优雅，只是一句“一句话”。谢谢你，stekepego，分享你的方法。