pandas 滿足多條件的行的某列求和

import numpy as np

import pandas as pd

import csv

import random

# train_msg = pd.read_csv('../../txctr/train_msg.csv')

# train_msg = train_msg.sort_values(by='user_id', ascending=true)  # 按照特定列排序，如果沒有重新賦值，原資料不會改變

# train_msg_train = train_msg[train_msg.user_id <= 100000]    # 按照單單個條件選擇行

# train_msg_test = train_msg[train_msg.user_id > 100000] 

# train_msg_train.to_csv('../../txctr/train_msg_train.csv',index=false,sep=',')

# train_msg_test.to_csv('../../txctr/train_msg_test.csv',index=false,sep=',')

#下面一段**

# simulation = pd.read_csv('../../txctr/test/try/simulation.csv')

# simulation = simulation[(simulation.user_id == 1) & (simulation.industry == 1) & (simulation.category == 2)]  #裡面（）不能丟

# print(simulation)

# times = simulation['click_times'].sum()  

# print(times)

# 下面這幾行**極其高效地統計了各性別、年齡以及industry上面的分布，統計各類gender、age、industry組合出現的次數

# train_msg = pd.read_csv('../../txctr/train_msg.csv')

# # train_msg = train_msg.sort_values(by='user_id', ascending=true)

# count = train_msg.groupby(['gender', 'age', 'industry']).size().reset_index(name="time")  # 此處如果不為統計列重新命名，

# # 則儲存的csv檔案只有最後一列，且沒有列標題

# print(count)

# count.to_csv("../../txctr/statistics/try/industry/gender_age_industry_count.csv", index=false, sep=',')

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