首頁猿問創建每組百分比的數據框

創建每組百分比的數據框

Python

慕工程0101907 2022-05-19 18:42:41

我有以下數據框，′data = {'ID':[279, 224, 221, 329, 333], 'GROUP':['BLACK', 'BLACK', 'BLUE', 'GREEN','BLACK'], 'ITEM_1':['Delhi', 'Kanpur', 'Delhi', 'Kannauj', 'Delhi'], 'ITEM_2':['Msc', 'Kanpur', 'Kanpur', 'Phd', 'Kanpur']}′′df = pd.DataFrame(data)′′df = df.set_index('ID')′ ID Group Item_1 Item_2279 A Delhi Msc224 A Kanpur Kanpur 221 B Delhi Kanpur 329 C Kannauj Phd333 A Delhi Kanpur如何創建以下數據框，行等于不同的項目和列與組，即 Delhi KANPUR Kannauj Msc Phd A 2/6% 3/6% 0% 1/6% 0% B 1/2% 1/2% 0% 0% 0% C 0% 0% 1/2% 0% 1/2%我的意思是，構建一個相對于每組總數的百分比數據框。任何想法將不勝感激。我雖然使用 groupby(['GROUP']) 和 .apply(lambda r: r/r.sum(), axis=1)，但這不是我需要這個數據框的方式

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1 回答

慕仙森

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首先合并這些列單列：

all_items = pd.concat([df.ITEM_1, df.ITEM_2])

all_items

Out[8]:

279 Delhi

224 Kanpur

221 Delhi

329 Kannauj

333 Delhi

279 Msc

224 Kanpur

221 Kanpur

329 Phd

333 Kanpur

dtype: object

然后，將其合并回 df：

temp_df = pd.concat([df[["GROUP"]].copy(), df[["GROUP"]].copy()])

temp_df["ITEM"] = all_items

temp_df.reset_index(inplace=True)

temp_df["temp_col"] = 1

temp_df

Out[15]:

ID GROUP ITEM temp_col

0 279 BLACK Delhi 1

1 224 BLACK Kanpur 1

2 221 BLUE Delhi 1

3 329 GREEN Kannauj 1

4 333 BLACK Delhi 1

5 279 BLACK Msc 1

6 224 BLACK Kanpur 1

7 221 BLUE Kanpur 1

8 329 GREEN Phd 1

9 333 BLACK Kanpur 1

最后轉一下，

my_pivot = temp_df.pivot_table(values="temp_col", index="GROUP", columns="ITEM", aggfunc=np.sum, fill_value=0)

my_pivot = my_pivot / len(df)

# my_pivot / len (df) # <-- changing this to

to_div = my_pivot.aggregate(np.sum, axis=1) # <-- this and

my_pivot = my_pivot.div(to_div, axis=0) # <-- this

Out[31]:

ITEM Delhi Kannauj Kanpur Msc Phd

GROUP

BLACK 0.333333 0.0 0.5 0.166667 0.0

BLUE 0.500000 0.0 0.5 0.000000 0.0

GREEN 0.000000 0.5 0.0 0.000000 0.5

完畢。

反對回復 2022-05-19

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