[英]Pandas Very Simple Percent of total size from Group by
我在看似非常簡單的操作上遇到了麻煩。 通過諸如df.groupby['col1'].size()
類的操作df.groupby['col1'].size()
組中獲取百分比的最簡潔的方法是什么? 分組后我的DF看起來像這樣,我只想占總數的百分之一。 我記得以前使用過此語句的變體,但現在無法percent = totals.div(totals.sum(1), axis=0)
起作用: percent = totals.div(totals.sum(1), axis=0)
原始DF:
A B C
0 77 3 98
1 77 52 99
2 77 58 61
3 77 3 93
4 77 31 99
5 77 53 51
6 77 2 9
7 72 25 78
8 34 41 34
9 44 95 27
結果:
df1.groupby('A').size() / df1.groupby('A').size().sum()
A
34 0.1
44 0.1
72 0.1
77 0.7
到目前為止,這是我想出的方法,這似乎很合理:
df.groupby('col1').size().apply(lambda x: float(x) / df.groupby('col1').size().sum()*100)
我不知道我是否缺少任何東西,但是看起來您可以執行以下操作:
df.groupby('A').size() * 100 / len(df)
要么
df.groupby('A').size() * 100 / df.shape[0]
通過使用以下df.groupby('col1').size().apply(lambda x: float(x) / df.groupby('col1').size().sum()*100)
在形狀為(3e6,59)的DF上獲得良好的性能(3.73s): df.groupby('col1').size().apply(lambda x: float(x) / df.groupby('col1').size().sum()*100)
怎么樣:
df = pd.DataFrame({'A': {0: 77, 1: 77, 2: 77, 3: 77, 4: 77, 5: 77, 6: 77, 7: 72, 8: 34, 9: None},
'B': {0: 3, 1: 52, 2: 58, 3: 3, 4: 31, 5: 53, 6: 2, 7: 25, 8: 41, 9: 95},
'C': {0: 98, 1: 99, 2: 61, 3: 93, 4: 99, 5: 51, 6: 9, 7: 78, 8: 34, 9: 27}})
>>> df.groupby('A').size().divide(sum(df['A'].notnull()))
A
34 0.111111
72 0.111111
77 0.777778
dtype: float64
>>> df
A B C
0 77 3 98
1 77 52 99
2 77 58 61
3 77 3 93
4 77 31 99
5 77 53 51
6 77 2 9
7 72 25 78
8 34 41 34
9 NaN 95 27
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