Pandas pivot_table 計算保證金份額

Question

我有一個名為df的Pandas DataFrame ，其中包含n columns 。 其中一columns名為COUNT ，它顯示A值出現了多少次。 A包含唯一標識符，因此column COUNT中的每一行都具有值1 。 它看起來像這樣：

 A      B       C       D   E       COUNT
id1     cat1    1       a   15      1       
id2     cat2    2       b   14      1
id3     cat2    2       c   14      1
id4     cat1    1       d   15      1
id5     cat3    2       e   14      1
.....

現在我想將我的df轉換為如下所示：

                14      15      
cat1_tot        NaN     2       
cat1_share      NaN     1       
cat2_tot        2       NaN     
cat2_share      0.6666  NaN     
cat3_tot        1       NaN     
cat3_share      0.3333  NaN
All             3       2

我可以catx_tot使用pd.pivot_table

pd.pivot_table(
     df, 
     values='COUNT', 
     index=['B'], 
     columns=['E'], 
     margins=True, 
     aggfunc=np.sum
)

但是我如何添加共享呢？

Answer 1

結合groupby.size和groupby.transform

size = df.groupby(['B', 'E']).size()
sums = size.groupby(level='E').transform(np.sum)
aggd = pd.concat([size, size / sums], axis=1, keys=['total', 'share'])

aggd.unstack().stack(0)

---

獲取All行

all_ = aggd.groupby(level='E').sum().total.rename(('All', 'total'))
aggd.unstack().stack(0).append(all_)