如何基于特定条件创建特定值的零列？

Question

我在字典Bgf有一个df s19_df ，如下所示：

BacksGas_Flow_sccm  ContextID   StepID  Time_Elapsed    iso_forest
61.81640625 7289972 19  40.503  -1
62.59765625 7289972 19  41.503  -1
63.671875   7289972 19  42.503  1
65.625  7289972 19  43.503  1
61.81640625 7289973 19  40.448  -1
62.59765625 7289973 19  41.448  -1
63.671875   7289973 19  42.448  1
65.625  7289973 19  43.448  1

我编写了一个函数，通过对ContextID列进行groupby来计算iso_forest中+1和-1的数量，然后计算-1/1的比率：

def minus1_plus1_ratio(dictionary, new_df, step_df):
    dictionary[new_df] = dictionary[step_df].groupby(['ContextID', 'iso_forest']).size().reset_index(name='count')
    dictionary[new_df] = pd.pivot_table(dictionary[new_df], values = 'count', columns = ['iso_forest'], 
                                          index = ['ContextID']).fillna(value = 0)
    dictionary[new_df]['-1/1'] =  (dictionary[new_df][-1])/(dictionary[new_df][1])
    dictionary[new_df] = dictionary[new_df].sort_values(by = '-1/1', ascending = False)
    return dictionary[new_df]

所以，当我在上面的df上运行该函数时

minus1_plus1_ratio(Bgf, 's19_-1/1', 's19_df')

由于iso_forest列同时具有-1和+1，因此它工作得很好

但是对于df，如下所示：

BacksGas_Flow_sccm  ContextID   StepID  Time_Elapsed    iso_forest
61.81640625 7289972 19  40.503  1
62.59765625 7289972 19  41.503  1
63.671875   7289972 19  42.503  1
65.625  7289972 19  43.503  1
61.81640625 7289973 19  40.448  1
62.59765625 7289973 19  41.448  1
63.671875   7289973 19  42.448  1
65.625  7289973 19  43.448  1

在iso_forest列中没有-1且仅存在+1的iso_forest ，运行该函数会引发key error: -1因为没有-1。

因此，我想做的是，如果没有-1，那么在

dictionary[new_df]['-1/1'] =  (dictionary[new_df][-1])/(dictionary[new_df][1])

步骤，必须创建名为-1的列，并且必须用零填充。

同样，在某些情况下可能仅存在-1，而没有+1。 在这种情况下，必须创建一列+1，并用零填充。

有人可以在这里提供我的逻辑上的帮助吗？

Answer 1

您可以使用unstack和reindex ：

(df.groupby('ContextID').iso_forest
   .value_counts()
   .unstack(level=0, fill_value=0)
   .reindex([-1,1],fill_value=0).T
)

输出：

iso_forest  -1   1
ContextID         
7289972      0   4
7289973      0   4