Pandas Groupby多列比较值

Question

我的DF看起来像这样：（ DF中还有许多其他列，但这是我重点关注的三个）

Param    Value      Limit  
A        1.50       1
B        2.50       1
C        2.00       2
D        2.00       2.5
E        1.50       2

。 ，希望获得这样的列表：

Param    Count       
A        1
B        1       
C        1       
D        0       
E        0       

我尝试了一些方法，第一个是

value_count = df.loc [df ['value']＆lt; df ['limit']]。count（） 但这只是给出DF中每列的全部计数。

我还尝试了GroupBy函数，我认为通过使用选定的列创建DF的子集，

df_below_limit = df[df['Value'] < df['Limit']]
df_below_limit.groupby('Param')['Value'].count()

这几乎是我想要的，但它不包括我所需要的值。不确定如何根据需要获取清单。

Answer 1

假设您需要按参数计数，则可以使用：

out = df['Value'].ge(df['Limit']).groupby(df['Param']).sum()

输出：

Param
A    1
B    2
C    1
D    0
E    0
dtype: int64

二手输入（示例重复的行“ b”）：

  Param  Value  Limit
0     A    1.5    1.0
1     B    2.5    1.0
2     B    2.5    1.0
3     C    2.0    2.0
4     D    2.0    2.5
5     E    1.5    2.0

作为dataframe

df['Value'].ge(df['Limit']).groupby(df['Param']).sum().reset_index(name='Count')

# or

df['Value'].ge(df['Limit']).groupby(df['Param']).agg(Count='sum').reset_index()

输出：

  Param  Count
0     A      1
1     B      2
2     C      1
3     D      0
4     E      0