Zählfrequenz einer Zahl in einer Spalte, während gleich in einer anderen Spalte

Question

Dies ist von Probe csv

Grob sieht es so aus 5 Spalten

Zwischenablage in Text:

Year Course Modul Q1 Q2 
2015 Physics CS1203 4 2 
2015 Physics CS1203 4 3 
2015 Physics CS1203 3 1 
2015 Physics CS1203 4 4 
2015 English IR0001 2 5 
2015 English IR0001 1 2 
2015 English IR0001 3 1 
2015 English IR0001 5 3 
2015 English IR0001 4 3 

Code:

df = pd.read_clipboard() 

Ich gruppiert nach Modulen, jetzt möchte ich die Anzahl der 4s in Modul CS1203 zählen. Ich bin neu hier, also tut mir leid im Voraus, wenn das eine dumme Frage ist. Ich schätze deine Hilfe sehr.

Danke

Answer 1

Ich glaube, Sie brauchen boolean indexing:

print (df[(df.module == 'CS1203') & (df.q1 == 4)]) 
    year course module q1 q2 
0 2015 Physics CS1203 4 2 
1 2015 Physics CS1203 4 3 
3 2015 Physics CS1203 4 4 

print (len(df[(df.module == 'CS1203') & (df.q1 == 4)])) 
3 

Wenn in allen q Spalten zählen müssen zuerst melt verwenden:

df = pd.melt(df, id_vars=['year','course','module'], value_name='q') 
    year course module q1 q2 
0 2015 Physics CS1203 4 2 
1 2015 Physics CS1203 4 3 
2 2015 Physics CS1203 3 1 
3 2015 Physics CS1203 4 4 
4 2015 English IR0001 2 5 
5 2015 English IR0001 1 2 
6 2015 English IR0001 3 1 
7 2015 English IR0001 5 3 
8 2015 English IR0001 4 3 

print (df[(df.module == 'CS1203') & (df.q == 4)]) 
    year course module variable q 
0 2015 Physics CS1203  q1 4 
1 2015 Physics CS1203  q1 4 
3 2015 Physics CS1203  q1 4 
12 2015 Physics CS1203  q2 4 

print (len(df[(df.module == 'CS1203') & (df.q == 4)])) 
4 

Answer 2

Sie Ihre DF durch das Modul zuerst filtern (df.module == 'CS1203'), dann Filterspalten, die nur diejenigen auswählen, die übereinstimmen q\d+ RegEx, nur auswählen 4 s und berechnet schließlich die Summe:

In [74]: (df[df.module == 'CS1203'].filter(regex=r'q\d+') == 4).sum() 
Out[74]: 
q1 3 
q2 1 
dtype: int64 

Answer 3

Vielleicht können Sie so etwas wie dies versuchen:

df.groupby(['module','q1'])['module'].agg({'Frequency':'count'}) 

diese post verweisen.