pandas：找到组之间的类别差异

Question

我有以下代码：

df.groupby('result')['col_A'].value_counts(normalize = True)，它提供以下输出：

Won    X                        0.500000
       Y                        0.437500
       Z                        0.062500
Lost   X                        0.693878
       Y                        0.204082
       Z                        0.102041

我需要找到两组之间每个类别（X，Y，Z）的差异总和（Won，Lost）。即

diff =  abs(0.500000 - 0.693878) + abs(0.437500 - 0.204082) + abs(0.062500 - 0.102041)

除了输出值，然后按元素执行计算，是否有一种优雅的方式直接在pandas中实现这一点？谢谢！

Answer 1

让我们试试：

(df.loc['Won'] - df.loc['Lost']).abs().sum().values[0]

输出：

0.466837