Python 如何计算两列数据帧中的真值和假值？

这是我的代码：

pizzarequests = pd.Series(open('pizza_requests.txt').read().splitlines())
line = "unix_timestamp_of_request_utc"
lines = pizzarequests[pizzarequests.str.contains(line)].str.split(",").str[1]
print(lines)
dts = pd.to_datetime(lines, unit='s')
hours = dts.dt.hour
print(hours)


pizzarequests = pd.Series(open('pizza_requests.txt').read().splitlines())
line = "requester_received_pizza"
lines = pizzarequests[pizzarequests.str.contains(line)].str.split(",").str[1]

data = pd.DataFrame({'houroftheday' : hours.values, 'successpizza' : lines})
print(data)

****这给了我：****

        houroftheday successpizza
23                18        true 
67                 2        true 
105               14        true 
166               23        true 
258               20        true 
297                1        true 
340                2        true 
385               22        true 
...
304646            21       false 
304686            12       false 
304746             1       false 
304783             3       false 
304840            20       false 
304907            17       false 
304948             1       false 
305023             4       false 

---

如何计算仅与真实值相对应的小时数？

我想您需要计算

successpizza

为

true

的每个小时的发生次数。如果是这样，您将希望使用

successpizza

对数据帧进行切片，然后使用

groupby

对

houroftheday

列进行分组并使用计数进行聚合

看起来您正在从文件中读取真/假值，因此它们是字符串。您需要首先转换它们

data.successpizza = data.successpizza.apply(lambda x: x=='true')
data[data.successpizza].groupby('houroftheday').count()

---

首先按列

successpizza

中的

True

s筛选所有行，然后按列

sum

筛选列

houroftheday

：

sum_hour = data.loc[data['successpizza'] == 'true', 'houroftheday'].sum()
print (sum_hour)
102

mask = (data['successpizza']  == 'true').astype(int)
out = mask.groupby(data['houroftheday']).sum()
print (out)
houroftheday
1     1
2     2
3     0
12    0
14    1
18    1
20    1
21    0
22    1
23    1
Name: successpizza, dtype: int32

如果需要

大小

只需计算

真

s，如果使用

求和

，

真

s是类似

1

的过程：

len_hour = (data['successpizza'] == 'true').sum()
print (len_hour)
8

或者如果需要每个

小时的时间长度

：

sum_hour = data.loc[data['successpizza'] == 'true', 'houroftheday'].sum()
print (sum_hour)
102

mask = (data['successpizza']  == 'true').astype(int)
out = mask.groupby(data['houroftheday']).sum()
print (out)
houroftheday
1     1
2     2
3     0
12    0
14    1
18    1
20    1
21    0
22    1
23    1
Name: successpizza, dtype: int32

删除跟踪空白的解决方案是：

---

is看起来像是

成功比萨饼

是一列字符串，值为

'true'

和

'false'

。当我计算每个字符串的长度时，我需要的是它的长度，它告诉我每小时的真计数为零。可能出了什么问题？如果数据不保密，您能在我的个人资料中将文件

pizza_requests.txt

发送到我的电子邮件吗？因为这似乎是一些与数据相关的问题。所以当我做这行时：mask=（data['successpizza']='true'）。astype（int），它为数据帧中的所有true和false赋值零。为什么不给trues分配一个呢？我发送了数据，让我知道。非常感谢你的帮助！