pandas groupby count non zero values

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pandas groupby count non zero values

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要使用 Pandas 的 groupby 函数计算每个组中非零值的数量，可以使用 agg 函数，并将非零值的数量计算函数传递给它。下面是一个示例代码：

import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2], 'B': [0, 1, 1, 0], 'C': [0, 1, 1, 1]}) # 使用 groupby 和 agg 函数计算每个组中非零值的数量 non_zero_count = df.groupby('A').agg(lambda x: np.count_nonzero(x)) print(non_zero_count) 复制代码

输出结果如下：

B C A 1 1 2 2 1 2 复制代码

在这个示例中，我们创建了一个 DataFrame，并使用 groupby 函数将数据按照 'A' 列进行分组。然后，我们使用 agg 函数和 lambda 函数计算每个组中非零值的数量，并将其存储在一个新的 DataFrame 中。最终，我们打印了这个新的 DataFrame，其中包含每个组中非零值的数量。

这是一种使用 Pandas 和 numpy 计算每个组中非零值数量的简单方法。希望这可以帮助到您！

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