我在网上查到的要么是需要groupby，要么是只能单列统计，就没有一下统计整张表的做法
像这样一张表，我想统计每列有几个1
不需要用name分组啥的
就直接输出
a1 a2 .......a9
2 3 3
这样有没有办法？
pandas 统计多列中指定值的数量该怎么做？
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- 藏猊 2022-01-25 15:07关注
从网上摸到做法了，运气真好
(df==value).sum()本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2021-12-25 20:59回答 2 已采纳 拆分到多个sheet; 使用Python一分钟完成按照某一列将Excel数据由一个sheet拆分为多个sheet（使用pandas超简单）_ccplus的博客-CSDN博
- 2021-10-02 23:08回答 2 已采纳 使用pandas.read_excel读取一个excel表格为一个df时，默认有一个以0开头的索引列，为行索引。如果要指定索引列，可用参数index_col=‘列名'或index=0。 如有帮助，请采
- 2020-03-02 00:11回答 2 已采纳 ```python data = {'地区':['山东','上海','江苏','浙江','山东','江苏','上海','江苏'], '月份':['2020年2月','2020年
- 2021-01-20 04:35如代码所示，判断如果城市名中含有ing字段且年份为2016，则新列test值赋为1，否则为0. import numpy as np import pandas as pd data = {'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Hangzhou', '...
- 2019-11-10 17:16回答 2 已采纳 使用df.astype()强制类型转换，df['col']=df['col'].astype('float')
- 2022-12-27 09:04回答 7 已采纳 ##路径改成你的应该可以直接跑 ，试一下 import pandas as pd import os path='desktop/CM_report_C00/' dirs=os.listdir(
- 2021-12-13 20:42回答 1 已采纳 还在折腾呀 # 设置日期的格式 ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y%m')) # 在显示前，加这三行 from matplot
- 2020-12-08 13:13weixin_39589511的博客 pandas代码如下:import pandas as pdimport numpy as npsalaries = pd.DataFrame({'name': ['BOSS', 'Lilei', 'Lilei', 'Han', 'BOSS', 'BOSS', 'Han', 'BOSS'],'Year': [2016, 2016, 2016, 2016, 2017, 2017, 2017,...
- 2021-03-25 22:26回答 2 已采纳 又见面啦 , 散点图中x轴可以是字符串类型的数据, 试下这个: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as
- 2019-11-20 23:15回答 1 已采纳 ord('字母')-ord('A') 比如 ord('C')-ord('A')=2
- 2021-07-25 22:48回答 2 已采纳 你的分隔符是两个以上的空格，需要设置.read_csv()的参数sep，为正则表达式.read_csv(path, sep=r'\s+',engine='python' )正则表达式\s匹配任何空白字
- 2022-06-14 23:53lys_828的博客 对列表中的数据进行遍历，然后根据元素的下标依次进行相邻位置的判断，并且要求元素是为“正常”，所以需要添加一个数值累加器，获取连续重复的次数，代码如下 输出结果如下：（判断“正常”连续重复元素共5次，与...
- 2020-11-20 19:52weixin_39592789的博客 点击上方公众号名称，继续点击右上角“设为星标”可抢先一步阅读推送文章哦一直...因此，我们需要找到替代工具来避免此类问题，Python中的pandas是如何像Excel一样处理数据呢。先构造示例数据(python3)：import p...
- 2023-01-16 14:32ZPeng_Yan的博客 在 Pandas 中如何获取列与特定值匹配的行的索引？
- 2023-02-25 13:00宁萌Julie的博客 在数据处理中，要按照某一行或列的值对表格型数据排序，应该怎么做呢？本文为您详细介绍，让您轻松掌握 pandas 中的按值排序操作。
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