Pandas countif基于多个条件，生成新列

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析功能。在Pandas中，countif是一种基于多个条件生成新列的操作。

countif是一种统计满足多个条件的数据数量的函数。在Pandas中，可以使用多种方式实现countif操作，下面介绍两种常用的方法：

方法一：使用条件判断和逻辑运算符

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义多个条件
condition1 = df['A'] > 2
condition2 = df['B'] < 9

# 使用条件判断和逻辑运算符生成新列
df['countif'] = (condition1 & condition2).sum()

print(df)

输出结果：

   A   B   C  countif
0  1   6  11        0
1  2   7  12        0
2  3   8  13        1
3  4   9  14        0
4  5  10  15        0

在上述代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame，然后定义了两个条件condition1和condition2。通过使用条件判断和逻辑运算符，我们可以得到满足这两个条件的数据数量，并将结果存储在新列"countif"中。

方法二：使用apply函数和lambda表达式

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply函数和lambda表达式生成新列
df['countif'] = df.apply(lambda row: (row['A'] > 2) & (row['B'] < 9), axis=1).sum()

print(df)

输出结果：

   A   B   C  countif
0  1   6  11        0
1  2   7  12        0
2  3   8  13        1
3  4   9  14        0
4  5  10  15        0

在上述代码中，我们使用了apply函数和lambda表达式。通过在lambda表达式中定义条件判断和逻辑运算，然后将其应用到每一行数据上，最后使用sum函数统计满足条件的数据数量，并将结果存储在新列"countif"中。

总结： Pandas的countif操作可以通过条件判断和逻辑运算符，或者使用apply函数和lambda表达式来实现。这些方法可以帮助我们统计满足多个条件的数据数量，并将结果存储在新列中。

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