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前言经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
Excel 中除了 Vlookup 函数，一系列条件统计函数(sumif、countif、maxif)就用得最多，毕竟在 Excel 中进行数据统计是常见需求。
今天我们来看看在 pandas 中如何做到条件统计。
本文使用泰坦尼克号沉船事件的乘客名单作为例子：
- pclass：船舱等级
- survived：是否生还
- fare：票价
- sex：性别
- home.dest：住址
需求1：性别统计
"男女分别有多少人？"
这需要我们在 Excel 中有很多方式完成，比如透视表或函数公式，下面简单列出函数公式的做法：
- 简单使用 countifs 即可
这里不再单独使用 countif 了，管他是否只有一个条件，统一用 xxxifs 类函数即可
在 pandas ，不会有啥条件统计函数的，因为这就是先筛选，再统计：
- 行2：得到 性别 列是女性的 bool 列
- 行3：df[cond] 就是女性的记录，简单通过 len 方法，即可得到记录数(人数)
不过你可能会觉得这很麻烦，因为如果还要男性的人数，也需要执行一次差不多的代码。
实际上我们可以直接对 性别 列分组统计即可：
- 不多说了，代码语义简直与中文一样
- 这里唯一不好的地方是，需要通过 size 方法获得每个分组的记录数
刚刚是求人数，现在希望求出女性的平均票价。
以下是 Excel 的公式做法：
那么 pandas 的做法呢？
想必聪明的你一定大概知道怎么做，pandas 中求平均的是方法 mean：
- 行3：同样语义非常清晰。.fare.mean() 恰好反映"票价的平均"
同样，简单分组即可一次获得所有分组的统计信息：
- 按 sex 分组，求 票价 的 平均
需求3：非常规匹配
上面的条件都是完全符合，有时候我们需要统计有包含关系的条件。
"住址是New York 的人数"
Excel 的 xxifs 类函数公式都能支持通配符：
- 前后用 * 包围内容，表示包含此内容即符合条件
在 pandas 中，由于筛选与统计是独立分开的，因此只需要知道怎么筛选，那么此需求即可迎刃而解：
- 行2：由于 住址 列是字符串类列，使用 .str 可访问字符串类型列的各种方法
- contains 判断列中是否包含指定内容。如果本身内容是 nan(不存在值) ，那么直接赋值为 False
如果我们只需要 住址 结尾是 NY 的人数？
Excel 中由于用通配符，因此表达更直接：
- 注意，没有修改公式，只是输入内容变成 *NY ，表示 NY 前面可以是任意内容
在 pandas 这麻烦多了，这次不能使用 contains 方法：
- 行2：使用 endswith 方法即可完成
怎么与 Excel 的统计结果不一样！！
你会发现，Excel 的统计结果包含小写字母的 ny 结尾！
以上 pandas 的做法主要有以下问题：
- 不能用通配符表达不同的文本规则，只能用不同的方法，我记不住这么多方法呀
- 不能忽略大小写(实际上面的需求，pandas 的结果更合理)
其实 .str.contains 方法本身就是使用正则表达式，我们可以直接用 contains 解决所有文本规则相关问题：
- 行2： NY$ ，表示 NY 在结尾处
- 参数 case = False ，不区分大小写
pandas 用于文本匹配的还有 match 方法，此系列文章不再深入讲解了。更多高级应用方法，请关注 pandas 专栏 [带你玩转Python数据处理—pandas]
总结
本文重点：
- 构造 bool 列，是核心知识点
- Series.str.contains 用于文本规则条件匹配
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如果希望从零开始学习 pandas ，那么可以看看我的 pandas 专栏。