如何在保持Dataframe结构的同时计算％

Question

有人可以建议如何使用pandas添加和计算获胜百分比，同时保持数据框架的结构？

原始数据帧：

Date    Name    Place
21-Mar  John    1
22-Apr  John    2
23-May  John    1
22-Apr  Alex    2
23-May  Alex    2
21-Mar  Jeff    1
22-Apr  Jeff    8
23-May  Jeff    5
22-Apr  Randy   4
23-May  Randy   5
23-Jun  Randy   1
24-Jul  Randy   1

所需数据框：

Date    Name    Place   Winning %
21-Mar  John    1   0.67
22-Apr  John    2   0.67
23-May  John    1   0.67
22-Apr  Alex    2   0.00
23-May  Alex    2   0.00
21-Mar  Jeff    1   0.33
22-Apr  Jeff    8   0.33
23-May  Jeff    3   0.33
22-Apr  Randy   3   0.50
23-May  Randy   2   0.50
23-Jun  Randy   1   0.50
24-Jul  Randy   1   0.50

获胜％=（第1名的总数）/（游泳参加比赛的次数）

例如：John参加了3次比赛并获得了第2名。 因此，2/3 = 0.67

我尝试过使用交叉表，但是无法保留数据帧的原始结构。

Answer 1

通过Series.eq比较==值，并使用GroupBy.transform计算mean ，返回与原始DataFrame相同长度的Series ：

df['Winning %'] = df['Positions'].eq(1).groupby(df['Name']).transform('mean')

#alternative
#df['Winning %'] = (df.assign(new= df['Positions'].eq(1))
#                     .groupby('Name')['new']
#                     .transform('mean'))
print (df)
      Date   Name  Positions  Winning %
0   21-Mar   John          1   0.666667
1   22-Apr   John          2   0.666667
2   23-May   John          1   0.666667
3   22-Apr   Alex          2   0.000000
4   23-May   Alex          2   0.000000
5   21-Mar   Jeff          1   0.333333
6   22-Apr   Jeff          8   0.333333
7   23-May   Jeff          5   0.333333
8   22-Apr  Randy          4   0.500000
9   23-May  Randy          5   0.500000
10  23-Jun  Randy          1   0.500000
11  24-Jul  Randy          1   0.500000

Answer 2

使用第一个位置的sum（）的另一个解决方案来划分每个组的len。

(
    df.set_index('Name')
    .assign(Winning_pct = df.groupby('Name').Place.apply(lambda x: x.eq(1).sum()/len(x)))
    .reset_index()
)