Question

编辑：道歉我实际上错过了一组重要的数据。感谢那些已经帮助过的人。

我有一个缺少数据的数据集。我已经用0填充了缺失值。使用Python和Pandas我试图获得每个团队的指标，他们正在处理的应用程序的百分比是完整的。我的想法是在ColA上进行分组，然后对Col C进行计数，但是我无法弄清楚如何获得完整计数和总计数来进行计算。任何想法都非常感谢。

所以我想要一些看起来像这样的东西

  Team A  App1 High 0%
  Team A  App3 Med  100%
  Team B  App2 Med  0%
  And so on.

我的df如下所示

  +--------+-------+-------+----------+
  | Col A  | Col B | Col C |  Col D   |
  +--------+-------+-------+----------+
  | Team A | App1  | High  | 0        |
  | Team A | App1  | High  | 0        |
  | Team A | App3  | Med   | Complete |
  | Team B | App2  | Med   | 0        |
  | Team B | App2  | High  | Complete |
  | Team C | App1  | Low   | Complete |
  +--------+-------+-------+----------+

Answer 1

df['count'] = df.groupby(['Col A', 'Col B', 'Col C'])['Col D'].transform(lambda x: (x==0).sum())
df['share'] = df.groupby(['Col A', 'Col B', 'Col C'])['Col D'].transform(lambda x: '{:.2f}%'.format((x==0).sum()/len(x)*100))

的产率：

      Col A    Col B    Col C       Col D count    share
0   Team A    App1     High             0     2  100.00%
1   Team A    App1     High             0     2  100.00%
2   Team A    App3     Med      Complete      0    0.00%
3   Team B    App2     Med              0     1  100.00%
4   Team B    App2     High     Complete      0    0.00%
5   Team C    App1     Low      Complete      0    0.00%

或只是：

df.groupby(['Col A', 'Col B', 'Col C'])['Col D'].apply(lambda x: '{:.2f}%'.format((x==0).sum()/len(x)*100))

Col A     Col B    Col C  
 Team A    App1     High      100.00%
           App3     Med         0.00%
 Team B    App2     High        0.00%
                    Med       100.00%
 Team C    App1     Low         0.00%

如何计算缺失值的百分比

1 个答案: