我有一個資料框：
| 部門名稱 | 放置 |
|---|---|
| 一個 | 1 |
| 乙 | 0 |
| C | 1 |
'Placed' 列有一個布林值我想列印按 Dept_Name 分組的具有值 '1' 的行數
| 部門名稱 | 計數（放置 == 1） |
|---|---|
| 一個 | 3 |
| 乙 | 4 |
| C | 0 |
uj5u.com熱心網友回復：
如果值是0,1或者True/False您可以聚合sum，最后用于列Count使用Series.reset_index：
df1 = df.groupby('Dept_Name')['Placed'].sum().reset_index(name='Count')
如果測驗一些非布林值 - 例如計數值100：
df2 = df['Placed'].eq(100).groupby(df['Dept_Name']).sum().reset_index(name='Count')
uj5u.com熱心網友回復：
當你有一個布林值 0/1 時，一個簡單的總和就可以了：
out = df.groupby('Dept_Name', as_index=False).sum()
輸出：
Dept_Name Placed
0 A 5
1 B 0
2 C 2
對于命名列：
out = df.groupby('Dept_Name', as_index=False).agg(**{'Count': ('Placed', 'sum')})
輸出：
Dept_Name Count
0 A 5
1 B 0
2 C 2
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標籤：Python熊猫
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