汇总 Python Pandas 中的组并从特定计数中吐出百分比
Aggregate groups in Python Pandas and spit out percentage from a certain count
我想弄清楚如何通过在新列上创建百分比和总和来聚合 Pandas 数据框中的组。
例如,在下面的数据框中,我有 A、B、C 和 D 列。我想按 A 中的组进行聚合,C 应该是(“1”的频率除以按非缺失值的频率),D 应该是非缺失值的总和。
例如,对于'foo'组,结果数据框应该是
A B C D
foo 1.333 4
我可以在这里和那里做一些单独的部分,但不确定如何在一个连贯的脚本中编译:
import pandas
from pandas import DataFrame
import numpy as np
df = DataFrame({'A' : ['foo', 'foo', 'foo', 'foo',
'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],
'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
'two', 'two', 'one', 'three'],
'C' : [1, np.NaN, 1, 2, np.NaN, 1, 1, 2], 'D' : [2, '', 1, 1, '', 2, 2, 1]})
print df
#df.C.fillna(999, inplace=True)
df.D.replace('', np.NaN, inplace=True)
print df
grouped = df.groupby('A')
#print grouped.last()
#print grouped.sum()
#print grouped.mean()
#print grouped.count()
grouped_aggre = grouped.aggregate(np.sum)
print grouped_aggre
print df.D.mean()
print df.C.mean()
print '//////////////////'
print df.C.count()
print df.C.value_counts(dropna=True)
此外,如何使用上述 C 和 D 列汇总统计信息按 A 和 B 列进行汇总?
原始数据框:
A B C D
0 foo one 1 2
1 foo one NaN NaN
2 foo two 1 1
3 foo three 2 1
4 bar two NaN NaN
5 bar two 1 2
6 bar one 1 2
7 bar three 2 1
预期结果:
A B C D
foo 1.333 4
bar 1.333 5
您可以使用 groupby/agg
进行求和和计数:
result = df.groupby(['A']).agg({'C': lambda x: x.sum()/x.count(), 'D':'sum'})
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'A' : ['foo', 'foo', 'foo', 'foo',
'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],
'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
'two', 'two', 'one', 'three'],
'C' : [1, np.NaN, 1, 2, np.NaN, 1, 1, 2],
'D' : [2, '', 1, 1, '', 2, 2, 1]})
df['D'].replace('', np.NaN, inplace=True)
result = df.groupby(['A']).agg({'C': lambda x: x.sum()/x.count(), 'D':'sum'})
print(result)
产量
C D
A
bar 1.333333 5
foo 1.333333 4
我想弄清楚如何通过在新列上创建百分比和总和来聚合 Pandas 数据框中的组。
例如,在下面的数据框中,我有 A、B、C 和 D 列。我想按 A 中的组进行聚合,C 应该是(“1”的频率除以按非缺失值的频率),D 应该是非缺失值的总和。
例如,对于'foo'组,结果数据框应该是
A B C D
foo 1.333 4
我可以在这里和那里做一些单独的部分,但不确定如何在一个连贯的脚本中编译:
import pandas
from pandas import DataFrame
import numpy as np
df = DataFrame({'A' : ['foo', 'foo', 'foo', 'foo',
'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],
'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
'two', 'two', 'one', 'three'],
'C' : [1, np.NaN, 1, 2, np.NaN, 1, 1, 2], 'D' : [2, '', 1, 1, '', 2, 2, 1]})
print df
#df.C.fillna(999, inplace=True)
df.D.replace('', np.NaN, inplace=True)
print df
grouped = df.groupby('A')
#print grouped.last()
#print grouped.sum()
#print grouped.mean()
#print grouped.count()
grouped_aggre = grouped.aggregate(np.sum)
print grouped_aggre
print df.D.mean()
print df.C.mean()
print '//////////////////'
print df.C.count()
print df.C.value_counts(dropna=True)
此外,如何使用上述 C 和 D 列汇总统计信息按 A 和 B 列进行汇总?
原始数据框:
A B C D
0 foo one 1 2
1 foo one NaN NaN
2 foo two 1 1
3 foo three 2 1
4 bar two NaN NaN
5 bar two 1 2
6 bar one 1 2
7 bar three 2 1
预期结果:
A B C D
foo 1.333 4
bar 1.333 5
您可以使用 groupby/agg
进行求和和计数:
result = df.groupby(['A']).agg({'C': lambda x: x.sum()/x.count(), 'D':'sum'})
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'A' : ['foo', 'foo', 'foo', 'foo',
'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],
'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
'two', 'two', 'one', 'three'],
'C' : [1, np.NaN, 1, 2, np.NaN, 1, 1, 2],
'D' : [2, '', 1, 1, '', 2, 2, 1]})
df['D'].replace('', np.NaN, inplace=True)
result = df.groupby(['A']).agg({'C': lambda x: x.sum()/x.count(), 'D':'sum'})
print(result)
产量
C D
A
bar 1.333333 5
foo 1.333333 4