如何编写Python函数统计所有状态为Yes的唯一企业数量？

数据示例 #

需求说明 #

编写Python函数，从company_name列提取所有唯一企业名称，检查每个企业对应的new_company_status是否全部为"Yes"，统计符合条件的企业总数，最终返回该整数。

现有代码问题 #

你提供的代码存在几处错误：

• 函数参数为DataFrame，但内部使用未定义的df，会引发变量未找到错误
• values.tolist缺少括号，应写为values.tolist()，否则获取的是方法对象而非列表
• 遍历唯一企业时，未筛选当前企业的行，直接判断整列等于"Yes"，逻辑错误
• 集合uniq_comp不能用+=1做计数操作，类型不匹配

修正后的代码 #

简洁高效版（利用pandas分组聚合） #

import pandas as pd

def count_all_yes_companies(df):
    # 按企业分组，检查每组状态是否全为Yes，统计符合条件的数量
    all_yes_companies = df.groupby('company_name')['new_company_status'].apply(lambda x: (x == 'Yes').all())
    return all_yes_companies.sum()

分步实现版（适合理解逻辑） #

def count_all_yes_companies(df):
    # 获取所有唯一企业名称
    unique_companies = df['company_name'].unique().tolist()
    valid_count = 0
    
    for company in unique_companies:
        # 筛选当前企业的所有状态记录
        company_statuses = df[df['company_name'] == company]['new_company_status']
        # 检查该企业的所有状态是否都是"Yes"
        if (company_statuses == 'Yes').all():
            valid_count += 1
    
    return valid_count

测试代码 #

# 构建测试数据
data = {
    'company_name': ['A Co.,Ltd', 'B. Inc', 'PT XYZ', 'PT DFE, Tbk.', 'A Co.,Ltd', 'PT DFE, Tbk.'],
    'new_company_status': ['Yes', 'No', 'No', 'Yes', 'Yes', 'Yes']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 调用函数并输出结果
result = count_all_yes_companies(df)
print(result)  # 输出：2

内容的提问来源于stack exchange，提问作者matilda