大熊猫 - 分类变量的百分比计数

2 回答

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  一种方法可能是

  In [10]: df_test.groupby('A').B.apply(lambda x: (x == 'Y').mean())
  Out[10]:
  A
  a    0.666667
  b    0.500000
  

  或者，如果您不介意在此过程中更改 df_test ，

  In [15]: df_test['C'] = df_test.B == 'Y'
  In [17]: df_test.groupby('A').C.mean()
  Out[17]:
  A
  a    0.666667
  b    0.500000
  Name: C, dtype: float64
  

  回复于 2024-04-24T09:57:29+08:00
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  使用带有布尔掩码的GroupBy.mean，其中 True 是像 1 这样的进程，不需要新列，因为也是 Series df_test["A"] 到 groupby ：

  注意：

  相反， == 用于eq以获得更清晰的语法 .

  df = df_test["B"].eq('Y').groupby(df_test["A"]).mean().reset_index()
  print (df)
     A         B
  0  a  0.666667
  1  b  0.500000
  

  回复于 2024-04-24T09:57:29+08:00