使用transform在数据帧中计算特定值并聚合结果

Question

我有一个与此类似的数据帧：

    Errorid  Matricule Priority
0      1        01       P1
1      2        01       P2
2      3        01       NC
3      4        02       P1
4      5        02       P4
5      6        02       EDC
6      7        02       P2

该列表列出了矩阵的所有错误及其优先级

我要做的是计算矩阵的所有错误，同时排除“NC”和“EDC”，并将结果放入相同的数据框中

结果示例：

    Errorid  Matricule Priority  NberrorsMatricule
0      1        01       P1           2
1      2        01       P2           2
2      3        01       NC           2
3      4        02       P1           3
4      5        02       P4           3
5      6        02       EDC          3
6      7        02       P2           3

我尝试了以下多种方法：

DF['NberrorsMatricule'] = DF.groupby('Matricule')['Pirority'].transform(lambda x : x.count() if x in ['P1','P2','P3','P4']) 

DF['NberrorsMatricule'] = DF.groupby('Matricule')[DF['Pirority'] in ['P1','P2','P3','P4']].transform("count")

每次我得到一个不明确的值错误。 ValueError：序列的真值不明确。使用a.empty（）、a.bool（）、a.item（）、a.any（）、a.all（）

请注意，这一项工作：

DF['NberrorsMatricule'] = DF.groupby('Matricule')['Pirority'].transform("count") 

但它显然没有过滤出优先权

这些dataframe就是一个例子，事实上，我处理的数据量很大（这一次超过400k） 所以 如果有人能帮助我理解transform（）的行为，以及如何有效地过滤数据，那将非常好

提前谢谢你的帮助

Answer 1

像这样：

In [567]:  df['NberrorsMatricule'] = df[~df.Priority.isin(['NC', 'EDC'])].\ 
     ...:                               groupby('Matricule')['Errorid']\ 
     ...:                               .transform('count')                                                                          

要删除Nan，请使用ffill():

In [595]: df['NberrorsMatricule'] = df['NberrorsMatricule'].ffill()                                                                                                                                         

In [596]: df                                                                                                                                                                                                
Out[596]: 
   Errorid  Matricule Priority  NberrorsMatricule
0        1          1       P1                2.0
1        2          1       P2                2.0
2        3          1       NC                2.0
3        4          2       P1                3.0
4        5          2       P4                3.0
5        6          2      EDC                3.0
6        7          2       P2                3.0