Pandas多列筛选后统计Yes数量异常，返回布尔值而非目标计数

你的代码生成的是布尔类型的掩码（每行对应是否满足条件），要得到具体计数，只需要对这个掩码求和即可——布尔值中True等价于1，False等价于0，求和结果就是符合条件的行数。

修改后的代码：

answers = ['Yes']
# 生成判断条件的布尔掩码
mask = (df['Are you okay?'] == 'No') & (df['Are yu sad?'].isin(answers))
# 统计符合条件的数量
yes_count = mask.sum()
# 输出目标格式的结果
print(f"Yes {yes_count}")

说明 #

• mask是布尔类型的Series，记录每一行是否同时满足两个条件：「Are you okay?」列值为"No"，且「Are yu sad?」列值为"Yes"
• 调用.sum()方法对布尔Series求和，直接得到符合条件的记录总数
• 最后用格式化字符串输出「Yes 数字」的格式，方便后续用于生成饼图

注意：列名「Are yu sad?」疑似拼写错误（应为Are you sad?），如果实际数据中的列名是正确拼写，可忽略此提示；若为笔误，需修正列名才能正确匹配数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16239103