Pandas统计DataFrame列中'No'数量时出现布尔值问题求助

你用df['hello'] == 'No'得到布尔值是正常的——这段代码的作用是生成一个布尔掩码，每个元素对应原列中该位置的值是否等于'No'，所以返回的是布尔类型的Series，而非筛选后的内容。

要统计'hello'列中'No'的数量，有几种简单方法：

• 直接对布尔掩码求和（布尔值里True等价于1，False等价于0）：

  (df['hello'] == 'No').sum()
  

• 用value_counts()统计各值出现次数，再提取'No'的数量（如果担心'No'不存在会报错，可以用get方法设置默认值0）：

  # 直接提取
  df['hello'].value_counts()['No']
  # 带默认值的安全写法
  df['hello'].value_counts().get('No', 0)
  

• 先筛选出'No'的行，再对目标列计数：

  df[df['hello'] == 'No']['hello'].count()
  

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