파이썬에서 여러 행의 0이 아닌 값을 계산합니까?

Question

행 쌍에 0이 아닌 변수의 개수가 필요합니다.

필자는 여러 샘플링 지점에서 발견 된 종의 밀도를 나열하는 데이터 프레임을 가지고 있습니다. 각 샘플링 포인트 쌍에서 발견 된 종의 총 수를 알아야합니다. 쌍 (111,333)은 (3)의 전체를 반환해야하면서 쌍 (111,222)은 4 개의 반환해야하므로

>>> import pandas 
>>> df = pd.DataFrame({'ID':[111,222,333,444],'minnow':[1,3,5,4],'trout':[2,0,0,3],'bass':[0,1,3,0],'gar':[0,1,0,0]}) 
>>> df 
    ID bass gar minnow trout 
0 111  0 0  1  2 
1 222  1 1  3  0 
2 333  3 0  5  0 
3 444  0 0  4  3 

I는 ID 번호에 의해 행 페어링 것이다 : 여기 내 데이터의 일례이다. 각 행에 대해 0이 아닌 합계를 얻을 수 있다는 것을 알고 있지만, 각 쌍에 대해 합계를 더하면 일부 종의 수를 두 배로 계산합니다.

Answer 1

당신은 슬라이스와 NumPy와 여기 df.iloc

np.sum((df.iloc[[0, 1], 1:]!=0).any(axis=0)) 

이 사용 iloc을 할 수있는 [[0, 1, 1 :]는 비의 총 수를 계산하면 처음 두 행과 NumPy와 합이되어 준다 선택한 행에서 제로 쌍. df.iloc [[0, 1], 1 :]을 사용하여 모든 행 조합을 선택할 수 있습니다.

Answer 2

여기 NumPy와 가진 접근 방식 - paired 제로가 아닌 경우 두 그룹이 잇달아 발생, 당신이 할 수 있도록 행이 정렬하는 경우

In [35]: df 
Out[35]: 
    ID bass gar minnow trout 
0 111  0 0  1  2 
1 222  1 1  3  0 
2 333  3 0  5  0 
3 444  0 0  4  3 

In [36]: a = df.iloc[:,1:].values!=0 

In [37]: r,c = np.triu_indices(df.shape[0],1) 

In [38]: l = df.ID 

In [39]: pd.DataFrame(np.column_stack((l[r], l[c], (a[r] | a[c]).sum(1)))) 
Out[39]: 
    0 1 2 
0 111 222 4 
1 111 333 3 
2 111 444 2 
3 222 333 3 
4 222 444 4 
5 333 444 3 

Answer 3

import pandas as pd 
import numpy as np 

x = np.random.randint(0,2,(10,3)) 

df = pd.DataFrame(x) 

pair_a = df.loc[::2].reset_index(drop = True) 
pair_b = df.loc[1::2].reset_index(drop = True) 


paired = pd.concat([pair_a,pair_b],axis = 1) 

다음 찾기 .