在条件（日期时间）中使用 value_counts

Question

我试图只保留我列的真实值，这里是代码和输出：


 self.mask = self.data['Date'].apply(self.in_range, args=(user_start, user_stop))

 def evaluate_error(self):
        err_count = self.data.groupby([self.mask, 'Résultat']).size()
        print(err_count)
        print('')

output: 

Date   Résultat
False  0           85
       51           1
       55           1
       656          2
True   0           10
       55           1

Answer 1

您可以过滤 groupby.size 之后的值：

err_count = self.data.groupby([self.mask, 'Résultat']).size().loc[True]

或之前，则可以使用 Series.value_counts:

err_count = self.data.loc[self.mask, 'Résultat'].value_counts()

err_count = self.data.loc[self.mask, 'Résultat'].groupby('Résultat').size()

在条件（日期时间）中使用 value_counts

Using value_counts with conditions (datetime)

python

datetime

boolean

filter

pandas