如何通过计算熊猫数据框中的值巧妙构建新系列？
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本文共计195个文字，预计阅读时间需要1分钟。
我有这样一个看起来像这样的熊猫数据框：like_count,dislike_count,dog_video,cat_video,bird_video,other_animal_video,animal_category1。
我有一个看起来像这样的熊猫数据框：like_countdislike_countdog_videocat_videobird_我有一个看起来像这样的熊猫数据框：
like_count dislike_count dog_video cat_video bird_video other_animal_video animal_category1000 500 True False False False dog5500 300 False True False False cat2300 100 False False True False bird1100 200 False False False True other
我需要做的是通过计算 animal_category 中的狗，猫，鸟和其他动物的数量来创建新系列。我的新系列应如下所示：
animal_names number of animals dog 50cat 20bird 15other 30
我该怎么做？
另一种选择（来自@Quang Hoang的回答）是使用groupby()
output_df = df.groupby(['animal_category'],as_index=False)['like_count'].count().rename(columns={'like_count':'number of animals'})
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like_count dislike_count dog_video cat_video bird_video other_animal_video animal_category1000 500 True False False False dog5500 300 False True False False cat2300 100 False False True False bird1100 200 False False False True other
我需要做的是通过计算 animal_category 中的狗，猫，鸟和其他动物的数量来创建新系列。我的新系列应如下所示：
animal_names number of animals dog 50cat 20bird 15other 30
我该怎么做？
另一种选择（来自@Quang Hoang的回答）是使用groupby()
output_df = df.groupby(['animal_category'],as_index=False)['like_count'].count().rename(columns={'like_count':'number of animals'})