python - Pandas df，总和列列表，但不是全部

Question

使用下一个熊猫的 df 时，例如：

In [79]: df
Out[79]: 
          2          4          12
S  [0, 4, 1]  [1, 2, 0]  [0, 4, 1]
R  [0, 2, 1]  [0, 2, 3]        NaN
E  [0, 1, 1]  [1, 0, 1]        NaN
A  [1, 1, 2]  [0, 1, 3]  [0, 2, 4]
B  [0, 1, 1]  [0, 1, 0]  [0, 0, 1]
D  [3, 0, 2]  [2, 1, 2]  [1, 0, 2]

仅对于像“E”或“D”这样的索引需要考虑值之一是否为 gt 0，不会是总和的一部分，例如：

In [85]: df.loc['D']
Out[85]: 
2     [3, 0, 2]
4     [2, 1, 2]
12    [1, 0, 2]
Name: D, dtype: object
    
In [88]: df.loc['E']
Out[88]: 
2     [0, 1, 1]
4     [1, 0, 1]
12          NaN
Name: E, dtype: object

所有 df['D' 或 'E' index ][any keys][2] 都是 gt 0，因此不会成为总和的一部分。

我可以像这样一次性总结所有内容：

In [89]: df.fillna(0).applymap(np.array).sum()
Out[89]: 
2     [4, 9, 8]
4     [4, 7, 9]
12    [1, 6, 8]
dtype: object

In [90]: 

但我需要删除我提到的那些值，并期望得到类似的结果：

Out[x]: 
2     [4, 9, 5]
4     [3, 7, 6]
12    [1, 6, 6]

如果我只能得到 2 列，那就更好了：

Out[x]: 
      neg pos
2     4   5
4     3   6
12    1   6

我不知道如何获得理想的结果，非常欢迎任何提示......

更新：找到了一个解决方案！转换为 Pandas 的系列，例如：

从数据框中得到：

In [65]: df[4]
Out[65]: 
S    [1, 2, 0]
R    [0, 2, 3]
E    [0, 0, 1]
A    [0, 1, 3]
B    [0, 1, 0]
D    [2, 1, 2]
Name: 4, dtype: object

转换为系列：

In [66]: plaAction[4]
Out[66]: 
   0  1  2
S  1  2  0
R  0  2  3
E  0  0  1
A  0  1  3
B  0  1  0
D  2  1  2

最后我的代码是：

# define new empty dictionary
plaAction = {}
# Define Total using each column for new Panda's series
Tneg, Tcon, Tpos = (0, 1, 2)
# From dataframe to series
for pn, plaCol in enumerate(df.columns):
     #Converting to series and separating list values for each key
     plaAction[plaCol] = df_copy[plaCol].apply(pd.Series)
     # Sum desired values, dropping the ones gt 0
     Tpos = int(plaAction[plaCol][Tpos].drop(labels=['D', 'E']).sum())
     Tneg = int(plaAction[plaCol][Tneg].sum())
     print("Player: "+str(plaCol) +"\tTpos: "+str(Tpos) +"\tTneg: "+str(Tneg))

所需的输出：

Player: 2   Tpos: 5 Tneg: 4
Player: 4   Tpos: 6 Tneg: 3
Player: 12  Tpos: 6 Tneg: 1

标签： pythonpandasdataframesumseries