Datenmanipulation mit Pandas Datenrahmen

Question

Ich habe MxN numpy Array-Daten. Sie sind in der CSV-Datei und ich lese mit Pandas-Modul.

sv-01 sv-02 SV-03 state-01 state-02 state-03 val-01 val-02 val-03 
7  12  8   B   B   B  .23  0.34 1.03 
7  12  8   B   B   A  .35  0.10 0 
7  12  8   B   A   A  1.45 0  0 
7  12  8   A   A   A  0  0  0 
7  12  8   A   B   B  0  1.23 3.21 

... ... ... ... ... .. .. ... ....

Für meine Berechnung Zweck brauche ich zwei Variablen. In jeder Zeile, wenn der Status A ist, würde der entsprechende Satellit nicht berücksichtigt. Also insgesamt SV in der ersten Zeile ist 3. In ähnlicher Weise 2,1,0,1 für andere Zeilen. Eine andere Variable ist die Anzahl der Zählungen. Wenn eine Zeile kein einzelnes B enthält, wird diese Zeile nicht gezählt. letzte Zeile würde als 2 betrachtet, da zwei B vorhanden sind.

#So my expected output is 
#Total count is 4 
#and number of satellites used is 3,2,1,0,1 in each row or iteration 

Wie kann ich meine Daten iterieren?

Dank

Answer 1

Erste filter und vergleichen Sie alle Daten mit A, Summe True s und letzte subtrahieren B von rsub:

a = df.filter(like='state').eq('A').sum(axis=1).rsub(3) 
#same as 
#a = 3 - (df.filter(like='state') == 'A').sum(axis=1) 
print (a) 
0 3 
1 2 
2 1 
3 0 
4 2 
dtype: int64 

Detail:

print (df.filter(like='state')) 
    state-01 state-02 state-03 
0  B  B  B 
1  B  B  A 
2  B  A  A 
3  A  A  A 
4  A  B  B 

print (df.filter(like='state').eq('A')) 
    state-01 state-02 state-03 
0  False  False  False 
1  False  False  True 
2  False  True  True 
3  True  True  True 
4  True  False  False 

Für Zählung alle nicht A Reihen Verwenden Sie any für die Überprüfung mindestens einer True und sum:

b = df.filter(like='state').eq('A').any(1).sum() 
print (b) 
4 

print (df.filter(like='state').eq('A').any(1)) 
0 False 
1  True 
2  True 
3  True 
4  True 
dtype: bool 

---

Alle zusammen:

mask = df.filter(like='state').eq('A') 
a = mask.sum(axis=1).rsub(3) 
print (a) 
0 3 
1 2 
2 1 
3 0 
4 2 
dtype: int64 

b = mask.any(1).sum() 
print (b) 
4