我想出了一種方法來進行分組并根據兩個字段獲取計數：df.groupby(['brand','result']).size()df.groupby(['brand','result']).count()這會產生相同的結果。我的數據現在看起來像這樣。Johnson's Baby Powder negative 21 neutral 5 positive 121Estee Lauder negative 7 positive 23Calvin Klein negative 10 neutral 3 positive 29 我想得到每個品牌的結果百分比，就像這樣。Johnson's Baby Powder negative 21 0.142857143 neutral 5 0.034013605 positive 121 0.823129252Estee Lauder negative 7 0.233333333 positive 23 0.766666667Calvin Klein negative 10 0.238095238 neutral 3 0.071428571 positive 29 0.69047619不過，最終，我只想顯示“結果”負值 > 20% 的“品牌”。所以，我想看看這個（以及其他符合業務邏輯規則的品牌）。Estee Lauder negative 7 0.233333333 positive 23 0.766666667我怎樣才能做到這一點？
2 回答
搖曳的薔薇
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嘗試
x = df.groupby(['brand'])['result'].value_counts(normalize=True)
樣本數據輸出
>>> y = x.loc[(x.index.get_level_values(1) == 'negative')]
>>> y[y>0.2]
airline airline_sentiment
American negative 0.710402
Delta negative 0.429793
Southwest negative 0.490083
US Airways negative 0.776862
United negative 0.688906
Virgin America negative 0.359127
Name: airline_sentiment, dtype: float64
>>> y[y>0.2].index.get_level_values(0)
Index(['American', 'Delta', 'Southwest', 'US Airways', 'United',
'Virgin America'],
dtype='object', name='airline')
收到一只叮咚
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添加到@Vishnudev 的答案，使用：
print(df[df.groupby(['brand'])['result'].value_counts(normalize=True).ge(0.5).tolist()])
輸出：
brand result number
3 Estee Lauder negative 7
4 Estee Lauder positive 23
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