Pandas DataFrameの行ごとにゼロ以外の値の数を取得します

Question

これは簡単な質問ですが、私はPandasにとってはとても新しいです。 列内のセルのいずれかが0.00より大きいか小さいかを調べるために、各行のセルを比較したいと思います。

   GOOG AAPL  XOM  IBM  Value 
2011-01-10  0.0  0.0  0.0  0.0  0.00 
2011-01-13  0.0 -1500.0  0.0 4000.0 -61900.00 

私はパンダにiterrowsが組み込まれていることを知っています。ただし、以下のコードで、私はエラー

for index, row in dataFrame.iterrows(): 
    for i in range(0, len(of_columns)): 
     print dataFrame[index][i] 

エラー

リターンself._engine.get_loc（self._maybe_cast_indexer（キー）） ファイル「パンダの\指数を受けていますpandas.index.IndexEngine.get_loc（pandas \ index.c：4433） pandas.index.IndexEngine.get_loc（pandas \ index。）のファイル "pandas \ index.pyx" 154行目。 c：4279） pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item（pandas \ hashtable.c：13742）01のファイル "pandas \ src \ hashtable_class_helper.pxi"、732行目pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item（パンダの\のhashtable.c：13696）でファイル "パンダ\ SRC \ hashtable_class_helper.pxi"、行740、

意図したアクション セルは0が含まれている場合は、か何もない（続行）。細胞がゼロ以外含まれている場合、行あたりの非ゼロ値Truesum次いで

Answer 1

gt（ >）によって比較

、lt（<）又はle、 ge、 ne、 eq第一及びsの数を得、 1ようにそこ処理されています

バート - >以前のすべての列をチェック：

df['> zero'] = df.gt(0).sum(axis=1) 
df['< zero'] = df.lt(0).sum(axis=1) 
df['== zero'] = df.eq(0).sum(axis=1) 
print (df) 
      GOOG AAPL XOM  IBM Value > zero < zero == zero 
2011-01-10 0.0  0.0 0.0  0.0  0.0  0  0  7 
2011-01-13 0.0 -1500.0 0.0 4000.0 -61900.0  1  2  2 

を3210

正しい - チェックのために選択した列：

cols = df.columns 
df['> zero'] = df[cols].gt(0).sum(axis=1) 
df['< zero'] = df[cols].lt(0).sum(axis=1) 
df['== zero'] = df[cols].eq(0).sum(axis=1) 
print (df) 
      GOOG AAPL XOM  IBM Value > zero < zero == zero 
2011-01-10 0.0  0.0 0.0  0.0  0.0  0  0  5 
2011-01-13 0.0 -1500.0 0.0 4000.0 -61900.0  1  2  2 

詳細：

print (df.gt(0)) 
      GOOG AAPL XOM IBM Value 
2011-01-10 False False False False False 
2011-01-13 False False False True False 

EDIT：

のためのいくつかの列がdifference使用削除：

cols = df.columns.difference(['Value']) 
print (cols) 
Index(['AAPL', 'GOOG', 'IBM', 'XOM'], dtype='object') 

df['> zero'] = df[cols].gt(0).sum(axis=1) 
df['< zero'] = df[cols].lt(0).sum(axis=1) 
df['== zero'] = df[cols].eq(0).sum(axis=1) 
print (df) 
      GOOG AAPL XOM  IBM Value > zero < zero == zero 
2011-01-10 0.0  0.0 0.0  0.0  0.0  0  0  4 
2011-01-13 0.0 -1500.0 0.0 4000.0 -61900.0  1  1  2