如何在Pandas中结合groupby与filter统计仅通过1门考试的学生数

需求说明 #

从学生成绩表中统计仅通过1门考试的学生数量（通过标准：得分≥40分），同时输出每个学生的通过考试门数。

示例数据 #

student exam   score
123     Math   42
123     IT     39
321     Math   12
321     IT     11
333     IT     66
333     Math   77

实现步骤（Pandas） #

1. 标记每门考试是否通过
2. 按学生分组统计通过门数
3. 筛选并统计仅通过1门的学生数量
4. 输出结果详情

完整代码 #

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    'student': [123, 123, 321, 321, 333, 333],
    'exam': ['Math', 'IT', 'Math', 'IT', 'IT', 'Math'],
    'score': [42, 39, 12, 11, 66, 77]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 标记每门考试是否通过（≥40分为通过）
df['passed'] = df['score'] >= 40

# 按学生分组，统计每个学生的通过考试门数
student_pass_counts = df.groupby('student')['passed'].sum().astype(int)

# 统计仅通过1门考试的学生数量
target_student_count = (student_pass_counts == 1).sum()

# 输出结果
print(f"count of students = {target_student_count} #ans")
for student_id, pass_num in student_pass_counts.items():
    if pass_num == 0:
        print(f"student {student_id} 0 exams passed")
    else:
        print(f"student {student_id} has {pass_num} succeeded passed exams")

代码说明 #

• 标记通过状态：新增passed布尔列，用score >=40直接判断，求和时True会被识别为1、False为0，方便统计数量。
• 分组统计：groupby('student')['passed'].sum()按学生聚合，快速得到每个学生的通过门数。
• 筛选目标学生：通过student_pass_counts ==1生成布尔序列，求和后得到仅通过1门的学生总数。

运行结果 #

count of students = 1 #ans
student 123 has 1 succeeded passed exams
student 321 0 exams passed
student 333 has 2 succeeded passed exams

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ace Pro