Pandas 組中子類別的頻率By

Question

我有一個 DataFrame 如下圖：

首先，我想獲取CODE值的總體頻率，將其稱為FREQ ，然后是每個AXLE組內的CODE值的頻率，並將其稱為GROUP_FREQ 。

我能夠使用以下代碼計算FREQ列：

pivot = df[['AXLES','CODE']].pivot(['CODE']).agg(['count','mean','min','max'])
pivot['FREQ']=grouped_df.AXLES['count']/pivot.AXLES['count'].sum()*100`

這提供了一個很好的分組 DataFrame 如下所示：

但是，我無法弄清楚如何在下一步中使用這個grouped_by DataFrame 計算每個AXLE組內的頻率。

我試過了：

pivot['GROUPFREQ']=pivot['AXLES','mean']['count']/pivot['AXLES','mean']['count'].sum()*100

但是，這會產生KeyError: 'count' 。

我可能走錯了路，我想要實現的目標可能無法使用groupby 。 經過幾個小時的反復試驗后，我決定與社區核實。 如果你能告訴我你的想法，我會很高興。

謝謝！

編輯：

可重現輸入 DataFrame：

,CODE,AXLES
0,0101,5
1,001,4
2,0110111,8
3,010111,7
4,0100,5
5,0101,5
6,0110111,8
7,00111,6
8,00111,6
9,0110111,8
10,0100,5
11,0110011,8
12,01011,6
13,0110111,8
14,0110111,8
15,011011,7
16,011011,7
17,011011,7
18,01011,6
19,01011,6

pivot DataFrame 所需的pivot ：

CODE,COUNT,AXLES,FREQ,GROUPFREQ
001,1,4,0.05,1.00
00111,2,6,0.1,0.40
0100,2,5,0.1,0.50
0101,2,5,0.1,0.50
01011,3,6,0.15,0.60
010111,1,7,0.05,0.25
0110011,1,8,0.05,0.17
011011,3,7,0.15,0.75
0110111,5,8,0.25,0.83

對於 output 的第一行：001 在整個數據集（20 條記錄）中只出現一次。 因此 FREQ = 1/20 = 0.05 當數據按 AXLES 分組時，對於 AXLES=4 組，001 是唯一的記錄，因此 GROUPFREQ = 1/1 = 1.00。 （不同的AXLE組下不能出現相同的代碼，所以001只需要檢查AXLES=4即可。）

Answer 1

你的意思是：

pivot['FREQ'] = df.groupby('AXLES').CODE.value_counts(normalize=True).reset_index(level=0,drop=True)

Output：

       AXLES                   FREQ
       count mean min max          
CODE                               
1          1    4   4   4  1.000000
100        2    5   5   5  0.500000
101        2    5   5   5  0.500000
111        2    6   6   6  0.400000
1011       3    6   6   6  0.600000
10111      1    7   7   7  0.250000
11011      3    7   7   7  0.750000
110011     1    8   8   8  0.166667
110111     5    8   8   8  0.833333