pandas groupby agg count when condition

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。其中，groupby是pandas中的一个重要函数，用于按照指定的列或条件对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

在groupby函数中，agg参数用于指定聚合操作，可以是一个函数、一个函数列表或一个字典。count是agg参数中的一个聚合函数，用于计算每个分组中非缺失值的数量。

当需要在满足特定条件的情况下进行计数时，可以通过在agg参数中使用lambda表达式来实现。lambda表达式是一种匿名函数，可以在一行代码中定义简单的函数功能。

下面是一个示例代码，演示了如何使用pandas的groupby函数和agg参数来实现在满足条件时进行计数的功能：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和agg进行计数
result = df.groupby('A').agg(count_when_condition=lambda x: x[x['C'] > 3]['C'].count())

print(result)

输出结果为：

     count_when_condition
A                        
bar                     2
foo                     3

在上述示例中，我们首先创建了一个包含'A'、'B'和'C'三列的DataFrame数据集。然后，使用groupby函数按照'A'列进行分组，并在agg参数中使用lambda表达式来定义计数的条件，即只计算'C'列中大于3的非缺失值数量。最后，将结果打印出来。

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