在 python 中使用 pandas 计算行的出现次数

我有一个包含数千行和 4 列的 pandas 数据框。 IE。：

A B C D 
1 1 2 0
3 3 2 1
3 1 1 0
....

有没有办法统计某一行出现了多少次？例如，可以找到多少次 [3,1,1,0] 并返回这些行的索引？

如果你只寻找一行，那么我可能会做类似的事情

>>> df.index[(df == [3, 1, 1, 0]).all(axis=1)]
Int64Index([2, 3], dtype=int64)

--

解释如下。从...开始：

>>> df
   A  B  C  D
0  1  1  2  0
1  3  3  2  1
2  3  1  1  0
3  3  1  1  0
4  3  3  2  1
5  1  2  3  4

我们与我们的目标进行比较：

>>> df == [3,1,1,0]
       A      B      C      D
0  False   True  False   True
1   True  False  False  False
2   True   True   True   True
3   True   True   True   True
4   True  False  False  False
5  False  False  False  False

找到匹配的：

>>> (df == [3,1,1,0]).all(axis=1)
0    False
1    False
2     True
3     True
4    False
5    False

并使用此布尔系列从索引中进行选择：

>>> df.index[(df == [3,1,1,0]).all(axis=1)]
Int64Index([2, 3], dtype=int64)

如果您不计算一行的出现次数，而是想对每一行重复执行此操作，并且确实想同时定位所有行，那么有比一次又一次执行上述操作更快的方法。但这对于一行来说应该足够好了。