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python - 什么是 pythonic 方式（pandas 中的本机函数）来计算案例中某个值的出现次数（SPSS COUNT 等效项）？

问题描述

我需要在每个案例的列范围内计算某个值的出现次数（假设它是3 ）。为此，我编写了如下脚本：

import pandas as pd
import numpy as np

objsourcedf = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 2], "b": [3, 1, 1], 
                            "c": [3, 2, 1], "d": [4, 3, 8]})
print(objsourcedf)

objauxdf = objsourcedf.transpose()
objauxdf.loc["counts"] = np.sum(objauxdf == 3)  

objsourcedf = objsourcedf.assign(counts=list(objauxdf.loc["counts"]))
print(objsourcedf)

首先print是：

   a  b  c  d
0  1  3  3  4
1  2  1  2  3
2  2  1  1  8

第二：

   a  b  c  d  counts
0  1  3  3  4       2
1  2  1  2  3       1
2  2  1  1  8       0

尽管它工作正常，但我很确定有一种更 Pythonic 的方式可以做到这一点。“pythonic”是指使用本机、简洁pandas的功能并且不循环列/行。例如，在 SPSS 中有一个简单的count命令，因此objsourcedf这一行将是：

count counts = a b c d (3).
execute.

可悲的是，作为 Python 的初学者，pandas我找不到任何东西，所以我问你是否有更简单的方法来获取事件？

标签： pythonpython-3.xpandasspss

解决方案

我希望这有资格成为“Pythonic”：

objsourcedf['count'] = objsourcedf.eq(3).sum(axis=1)

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