Pandas：用百分比制作數據透視表

Question

我有數據框

ID,url,used_at,active_seconds,domain
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,mazdaspb.ru,2015-01,6,mazdaspb.ru
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,mazdaspb.ru/cars/mazda-cx-5/crossover/overview,2015-01,12,mazdaspb.ru
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,mazdaspb.ru/cars/mazda-cx-5/crossover/overview,2015-01,19,mazdaspb.ru
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,vw-stat.ru,2015-01,40,vw-stat.ru
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,vw-stat.ru/models/new_tiguan,2015-01,12,vw-stat.ru
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,vw-stat.ru/models/new_tiguan/comps,2015-01,48,vw-stat.ru
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,vw-stat.ru/models/new_tiguan/comps/new_tiguan_track_field,2015-01,4,vw-stat.ru
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,vw-stat.ru/models/new_tiguan/comps/new_tiguan_track_field?engine_type=DIESEL&DIESEL=engines_4e53a3c8e986d,2015-01,78,vw-stat.ru
41c2fd7a372729dfe336e44730169f28,avito.ru/saratov/avtomobili_s_probegom/volkswagen/golf?f=188_886b887,2015-01,8,avito.ru
41c2fd7a372729dfe336e44730169f28,avito.ru/saratov/avtomobili_s_probegom/volkswagen/golf?f=188_886b887,2015-01,1,avito.ru
41c2fd7a372729dfe336e44730169f28,avito.ru/saratov/avtomobili_s_probegom/volkswagen/golf?f=188_886b887,2015-01,2,avito.ru

我需要制作數據透視表，並且應該有所有唯一 ID 的百分比值。 我可以得到

group = pd.pivot_table(df, index='used_at', columns='domain', values='ID', aggfunc=(lambda x: x.count()))

但它每個月都會向每個域返回唯一 ID 的數量。 如何將其轉換為百分比？

Answer 1

IIUC 您可以在pivot_table使用總和值的參數margins ，然后將最后一行的All值All除以div ：

group = pd.pivot_table(df, 
                       index='used_at', 
                       columns='domain', 
                       values='ID', 
                       aggfunc=len, 
                       margins=True)
print (group)
domain   avito.ru  mazdaspb.ru  vw-stat.ru   All
used_at                                         
2015-01       3.0          3.0         5.0  11.0
All           3.0          3.0         5.0  11.0

print (group.iloc[:-1])
domain   avito.ru  mazdaspb.ru  vw-stat.ru   All
used_at                                         
2015-01       3.0          3.0         5.0  11.0

print (group.iloc[-1])
domain
avito.ru        3.0
mazdaspb.ru     3.0
vw-stat.ru      5.0
All            11.0
Name: All, dtype: float64

print (group.iloc[:-1].div(group.iloc[-1], axis=1) * 100)
domain   avito.ru  mazdaspb.ru  vw-stat.ru    All
used_at                                          
2015-01     100.0        100.0       100.0  100.0

用div和mul除以個體計數的解決方案：

group = pd.pivot_table(df, 
                       index='used_at',
                       columns='domain', 
                       values='ID', 
                       aggfunc=len)
          .div(len(df.index))
          .mul(100)
print (group)

domain    avito.ru  mazdaspb.ru  vw-stat.ru
used_at                                    
2015-01  27.272727    27.272727   45.454545

Answer 2

將獲得的單個計數值與DF的總行數DF以獲得其百分比分布，如下所示：

func = lambda x: 100*x.count()/df.shape[0]
pd.pivot_table(df, index='used_at', columns='domain', values='ID', aggfunc=func)

Answer 3

另一種方法是使用 pd.crosstab，它具有與數據透視表類似的輸入。

這包括一個參數 normalize=False（默認設置）。

您可以將其更改為 normalize=True 並提供總數的百分比。