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pandasデータフレームのエラー

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akasaakasa

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前提・実現したいこと

次のコードは正常に動き各列の1の個数が出力されます。

for column_name in df:  #各列の1の個数をカウント
    print(df[column_name].value_counts()[1]) 


dfのすべての値は0か1です。

発生している問題

しかし次のように定義したdf2では以下のようなエラーが出ます。
df2の各列の1の個数を数え上げられるようにしたいです。
原因を教えてください。よろしくお願いします。

該当のソースコード
df2= df[df.index == 1].copy() #dfのインデックスが1である行を代入

for column_name in df2:
    print(df2[column_name].value_counts()[1])

エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "C:\ex.py", line 58, in <module>
    print(df2[column_name].value_counts()[1])
  File "C:\\Python37\site-packages\pandas\core\series.py", line 1064, in __getitem__
    result = self.index.get_value(self, key)
  File "C:\Python37\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 4723, in get_value
    return self._engine.get_value(s, k, tz=getattr(series.dtype, "tz", None))
  File "pandas\_libs\index.pyx", line 80, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value
  File "pandas\_libs\index.pyx", line 88, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value
  File "pandas\_libs\index.pyx", line 131, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 690, in pandas._libs.hashtable.UInt64HashTable.get_item
  File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 696, in pandas._libs.hashtable.UInt64HashTable.get_item
KeyError: 1
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回答 1

checkベストアンサー

0

原因を教えてください。よろしくお願いします。

value_countsは各列のユニークな値の個数をリストで返してきます。
列の値が0 or 1で構成される場合は[ 0の個数, 1の個数]ですし、
すべてが0なら[ 0の個数 ]、すべてが1なら[ 1の個数 ]です。

で、df2ですが
df2= df[df.index == 1].copy()
により1行目だけを抽出しているのでこの状態でvalue_countsをしたとしても1種類のデータしか返りません。その状態で[1]にアクセスすれば範囲外アクセスとなります。

で、「要素が1の値を数えたい」ですが条件判定したのちにsumを使えば求めることができます。

以下は例です。

import pandas as pd
import numpy as np

# 乱数を使用しているため結果は実行するたびに変わります。

df = pd.DataFrame((np.random.rand(10,10)*2).astype('uint'), columns=list('ABCDEFGHIJ'))
print(df)
"""
   A  B  C  D  E  F  G  H  I  J
0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0
1  1  0  0  1  0  0  0  0  0  1
2  0  1  0  1  0  0  0  0  0  1
3  0  1  1  0  0  1  1  1  0  0
4  1  0  1  0  0  1  0  0  1  0
5  1  1  1  1  1  1  1  0  0  1
6  0  0  0  1  0  0  1  0  1  0
7  1  1  1  1  1  0  1  1  0  0
8  1  1  0  0  1  0  1  0  0  0
9  1  1  1  0  0  1  1  0  1  0
"""

print(df['A'] == 1)
"""
0    False
1     True
2    False
3    False
4     True
5     True
6    False
7     True
8     True
9     True
Name: A, dtype: bool
"""

print((df['A'] == 1).sum())
"""
6
"""

df2 = df[df.index==1]
print(df2)
"""
   A  B  C  D  E  F  G  H  I  J
1  1  0  0  1  0  0  0  0  0  1
"""

print((df2['A'] == 1).sum())
"""
1
"""

参考記事:pandasで特定の条件を満たす要素数をカウント(全体、行・列ごと)

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  • 2019/11/09 20:17

    回答ありがとうございます。参考にさせていただきます。

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