如何計算數據幀pandas-python中值的條件概率？

Question

我想在 ratings 列中計算 ratings('A','B','C') 的條件概率。

    company     model    rating   type
0   ford       mustang     A      coupe
1   chevy      camaro      B      coupe
2   ford       fiesta      C      sedan
3   ford       focus       A      sedan
4   ford       taurus      B      sedan
5   toyota     camry       B      sedan

輸出：

Prob(rating=A) = 0.333333 
Prob(rating=B) = 0.500000 
Prob(rating=C) = 0.166667 

Prob(type=coupe|rating=A) = 0.500000 
Prob(type=sedan|rating=A) = 0.500000 
Prob(type=coupe|rating=B) = 0.333333 
Prob(type=sedan|rating=B) = 0.666667 
Prob(type=coupe|rating=C) = 0.000000 
Prob(type=sedan|rating=C) = 1.000000 

任何幫助，謝謝.. !!

Answer 1

您可以使用.groupby()和內置的.div() ：

rating_probs = df.groupby('rating').size().div(len(df))

rating
A    0.333333
B    0.500000
C    0.166667

和條件問題：

df.groupby(['type', 'rating']).size().div(len(df)).div(rating_probs, axis=0, level='rating')

coupe  A         0.500000
       B         0.333333
sedan  A         0.500000
       B         0.666667
       C         1.000000

Answer 2

您可以使用groupby ：

In [2]: df = pd.DataFrame({'company': ['ford', 'chevy', 'ford', 'ford', 'ford', 'toyota'],
                     'model': ['mustang', 'camaro', 'fiesta', 'focus', 'taurus', 'camry'],
                     'rating': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'B'],
                     'type': ['coupe', 'coupe', 'sedan', 'sedan', 'sedan', 'sedan']})

In [3]: df.groupby('rating').count()['model'] / len(df)
Out[3]:
rating
A    0.333333
B    0.500000
C    0.166667
Name: model, dtype: float64

In [4]: (df.groupby(['rating', 'type']).count() / df.groupby('rating').count())['model']
Out[4]:
rating  type
A       coupe    0.500000
        sedan    0.500000
B       coupe    0.333333
        sedan    0.666667
C       sedan    1.000000
Name: model, dtype: float64

Answer 3

您需要添加reindex為缺失對添加0值：

mux = pd.MultiIndex.from_product([df['rating'].unique(), df['type'].unique()])
s = (df.groupby(['rating', 'type']).count() / df.groupby('rating').count())['model']
s = s.reindex(mux, fill_value=0)
print (s)
A  coupe    0.500000
   sedan    0.500000
B  coupe    0.333333
   sedan    0.666667
C  coupe    0.000000
   sedan    1.000000
Name: model, dtype: float64

另一個解決方案，感謝零：

s.unstack(fill_value=0).stack()

Answer 4

pd.crosstab(df.type, df.rating, margins=True, normalize="index")

   rating     A       B       C
   type                           
   coupe   0.500000  0.5  0.000000
   sedan   0.250000  0.5  0.250000
   All     0.333333  0.5  0.166667

這里的 All 行為您提供 A、B 和 C 的概率，現在是條件概率。

pd.crosstab(df.type, df.rating, margins=True, normalize="columns")

 rating   A      B       C     All
 type                                
 coupe   0.5  0.333333  0.0  0.333333
 sedan   0.5  0.666667  1.0  0.666667

在這里，您的條件概率在表中，例如給定類型的條件概率是轎跑車，並且它在轎跑車行和 A 列中的 A 等級為 0.5。 Prob(type=coupe|rating=A) = 0.5

Answer 5

首先，轉換為熊貓數據框。 通過這樣做，您可以利用熊貓的 groupby 方法。

collection = {"company": ["ford", "chevy", "ford", "ford", "ford", "toyota"],
              "model": ["mustang", "camaro", "fiesta", "focus", "taurus", "camry"],
              "rating": ["A", "B", "C", "A", "B", "B"],
              "type": ["coupe", "coupe", "sedan", "sedan", "sedan", "sedan"]}

df = pd.DataFrame(collection)

然后，基於事件（即評級）進行分組。

df_s = df.groupby('rating')['type'].value_counts() / df.groupby('rating')['type'].count()
df_f = df_s.reset_index(name='cpt')
df_f.head()  # your conditional probability table