请问一下 pandas 如何统计每一行元素的个数

|     |  0  |  1  |  2  |  3  |  4  |  5  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  1  |  A  |  A  |  B  |  B  |  A  |  B  |
|  2  |  B  |  A  |  B  |  A  |  A  |  A  |
....

我需要统计每一行的 A，B 的个数或者 A，B 在这一行所占的百分比，有什么好的办法么

(比如上面的例子 1 有 3 个 A，3 个 B; 2 有 4 个 A，2 个 B )

perdata.apply(lambda x:x.count('~'),axis=0)

提示如下:

KeyError: ('Level ~ must be same as name (None)', 'occurred at index 0')

谢谢

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axis

pandas

4 条回复 • 2018-03-23 16:34:47 +08:00

ipwx

2018-03-23 16:03:47 +08:00

In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame([list('AABBAB'), list('BABAAA')])

In [3]: df
Out[3]:
0 1 2 3 4 5
0 A A B B A B
1 B A B A A A

In [4]: df == 'A'
Out[4]:
0 1 2 3 4 5
0 True True False False True False
1 False True False True True True

In [5]: (df == 'A').sum(axis=1)
Out[5]:
0 3
1 4
dtype: int64

kangsgo

2018-03-23 16:09:09 +08:00

@ipwx 非常感谢~牛！

congeec

2018-03-23 16:29:27 +08:00 via iPhone

虽然问题解决了，还是建议了解一下
from collections import Counter

epicnoob

2018-03-23 16:34:47 +08:00

>>> pandas.value_counts(df.iloc[0])
B 3
A 3
Name: 0, dtype: int64
>>> pandas.value_counts(df.iloc[1])
A 4
B 2
Name: 1, dtype: int64