用于计算某列中分布的确切数量的python是Dataframe

编写一个python程序来获取一个数据框（pandas）-“pre_data_matrix”，在这个数据框中有一列名为“PostTextPolarity”，它的值在-1和1之间，要计算大于0时的“PostTextPolarity”数，0是10000，小于0时的“PostTextPolarity”数可能是20000，我想获得准确的数字，程序是：

    select_sql = "select userID,userName,userURL,postTime,postText,postTextLength,likesCount,sharesCount,commentsCount,postTextPolarity,postTextSubjectivity from fb_pre_davi_group_members_posts"
    cur.execute(select_sql)

    pre_data = cur.fetchall()
    pre_data_list = list(pre_data )
    ...
    pre_data_matrix = pd.DataFrame(pre_data_list,columns = ['userId','UserName','UserURL','PostTime','PostText','PostTextLength','LikesCount','SharesCount','CommentsCount','PostTextPolarity','PostTextSubjectivity'])
    print(pre_data_matrix )

它表明：

         LikesCount  SharesCount  CommentsCount      PostTextPolarity  \
    0       0            0              0                   0.0   
    1       0            0              0    0.3571428571428571   
    2       3            0              0                   1.0   
    3      11            0              0                   0.0   
    4      11            0              0   0.46909090909090906   
    5       0            0              0                   0.9   
    6      11            0              1                 0.625   
    7      11            0              1                   0.0   
    8      11            0              0               0.56875   
    9      11            0              0                   0.0   
   10      0            0              1   0.08333333333333333   
   11      20            0              2                   0.0   
   12      4            0              1                   0.0   
   13      7            0              1                   0.0   
   14      11            0              1                  0.25   
   ...

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您能告诉我如何获得PostTextPolarity>0、=0和的确切数量，并通过pandas库使用np.where：

g = pd.np.where(df.PostTextPolarity == 0,'Equals 0',pd.np.where(df.PostTextPolarity < 0,'< 0','> 0'))

df.groupby(g)['PostTextPolarity'].count().rename_axis('Category').reset_index()

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花些时间观看本演讲并练习概念/示例。您的解决方案应该显而易见-请阅读并

   Category  PostTextPolarity
0       > 0                 8
1  Equals 0                 7