如何使用 groupby 計算比率

Question

我有一個數據集，如下所示：

New_ID  loanid  RPC RPC_PERIOD  PhoneNumber
0   1282908.0   10321436    0   0   9.055100e+10
1   1282908.0   10321436    0   0   9.059893e+10
2   1282908.0   10321436    0   0   9.570575e+12
3   1282908.0   10321436    0   0   9.057456e+10
4   1282908.0   10321436    0   0   9.570551e+12

變量 RPC 是二進制 (1, 0)。

我想通過“New_ID”對數據框進行分組，添加帶有 RPC 總數的新列，總 RPC（意味着計算 RPC=1）對這兩個屬性進行比率。

我試過了：

df['picked_up'] = df.groupby(by='New_ID')['RPC'].sum()
df['tries'] = df.groupby(by='New_ID')['RPC'].count()
df['ratio'] = df['picked_up'] / df['tries']

幫助將不勝感激。

Answer 1

這將起作用：

df['sum'] = df.groupby('New_ID')['RPC'].transform(sum)
df['total'] = df.groupby('New_ID')['RPC'].transform('count')
df['ratio'] = df.groupby('New_ID')['RPC'].transform(mean)