Python 使用transform在数据帧中计算特定值并聚合结果

我有一个与此类似的数据帧：

    Errorid  Matricule Priority
0      1        01       P1
1      2        01       P2
2      3        01       NC
3      4        02       P1
4      5        02       P4
5      6        02       EDC
6      7        02       P2

该列表列出了矩阵的所有错误及其优先级

我要做的是计算矩阵的所有错误，同时排除“NC”和“EDC”，并将结果放入相同的数据框中

结果示例：

    Errorid  Matricule Priority  NberrorsMatricule
0      1        01       P1           2
1      2        01       P2           2
2      3        01       NC           2
3      4        02       P1           3
4      5        02       P4           3
5      6        02       EDC          3
6      7        02       P2           3

我尝试了以下多种方法：

DF['NberrorsMatricule'] = DF.groupby('Matricule')['Pirority'].transform(lambda x : x.count() if x in ['P1','P2','P3','P4']) 

DF['NberrorsMatricule'] = DF.groupby('Matricule')[DF['Pirority'] in ['P1','P2','P3','P4']].transform("count")

每次我得到一个不明确的值错误。 ValueError：序列的真值不明确。使用a.empty（）、a.bool（）、a.item（）、a.any（）、a.all（）

请注意，这一项工作：

DF['NberrorsMatricule'] = DF.groupby('Matricule')['Pirority'].transform("count") 

但它显然没有过滤出优先权

这些dataframe就是一个例子，事实上，我处理的数据量很大（这一次超过400k） 所以 如果有人能帮助我理解transform（）的行为，以及如何有效地过滤数据，那将非常好

---

提前感谢您的帮助

您可以使用和将不匹配的值替换为缺失值，因此如果与之一起使用，则排除缺失值：

L = ['P1','P2','P3','P4']
df['NberrorsMatricule'] = (df['Priority'].where(df['Priority'].isin(L))
                                         .groupby(df['Matricule'])
                                         .transform('count'))
print (df)
   Errorid  Matricule Priority  NberrorsMatricule
0        1          1       P1                  2
1        2          1       P2                  2
2        3          1       NC                  2
3        4          2       P1                  3
4        5          2       P4                  3
5        6          2      EDC                  3
6        7          2       P2                  3

详细信息：

print (df['Priority'].where(df['Priority'].isin(L)))
0     P1
1     P2
2    NaN
3     P1
4     P4
5    NaN
6     P2
Name: Priority, dtype: object

另一种解决方案是通过

sum

对匹配值进行计数，将

True

和

False

转换为

1，可以使用0或：

像这样：

In [567]:  df['NberrorsMatricule'] = df[~df.Priority.isin(['NC', 'EDC'])].\ 
     ...:                               groupby('Matricule')['Errorid']\ 
     ...:                               .transform('count')                                                                          

要删除
Nan
，请使用
ffill（）
：

In [595]: df['NberrorsMatricule'] = df['NberrorsMatricule'].ffill()                                                                                                                                         

In [596]: df                                                                                                                                                                                                
Out[596]: 
   Errorid  Matricule Priority  NberrorsMatricule
0        1          1       P1                2.0
1        2          1       P2                2.0
2        3          1       NC                2.0
3        4          2       P1                3.0
4        5          2       P4                3.0
5        6          2      EDC                3.0
6        7          2       P2                3.0

谢谢，效果很好！我喜欢“类似SQL”的逻辑。在第二个示例中，.view（'i1'）是什么？对于view（），我读了你在答案中的链接：D@zonas-抱歉，我没有看到注释的第二部分，它将布尔值转换为
1,0
。您可以omi tit，但得到
2.0
和
3.0
而不是整数
2,3
在应用您的方法时，我遇到了一个问题：当我添加另一个c时，我的结果中添加了值Df.where（）的条件。在查看了doc的行为后，我终于明白了：这里的“where”的行为不像SQL“where”。它替换了未通过条件验证的值，但保留了具有这些错误值的事件。您可能已经知道了这一点，这就是您向我显示“详细信息”的原因“。我只是把它放在这里，以防像我这样的人对df.where（）有错误的想法。不幸的是，这个解决方案把NaN放在了结果上，这是我不想要的。但是谢谢你的回答。这让我明白了things@zonas您可以通过一个简单的函数
ffill（）
删除
Nan
。请检查我的最新答案。如果有帮助，请至少考虑一下投票结果。
In [595]: df['NberrorsMatricule'] = df['NberrorsMatricule'].ffill()                                                                                                                                         

In [596]: df                                                                                                                                                                                                
Out[596]: 
   Errorid  Matricule Priority  NberrorsMatricule
0        1          1       P1                2.0
1        2          1       P2                2.0
2        3          1       NC                2.0
3        4          2       P1                3.0
4        5          2       P4                3.0
5        6          2      EDC                3.0
6        7          2       P2                3.0