熊猫在groupby结果中计算特定值

Question

我刚刚学习了如何按日期对带有日期时间索引的Pandas DataFrame进行分组。如何计算groupby每天返回的特定值（“通过”或“失败”）的数量？

我的目标是计算每日收益：收益=合格计数/（合格计数+失败计数）。

import pandas as pd
import random

data = [random.choice(['Passed','Failed']) for i in range(100)]
times = pd.date_range('20180101',freq='3H',periods=100)

df = pd.DataFrame({'A':data},index=times)
group = df.groupby(pd.Grouper(freq='1D'))

Answer 1

我认为您需要GroupBy.size或SeriesGroupBy.value_counts，以unstack进行整形，最后以days = {d : 0 for d in ['Sun', 'Mon', 'Tu', ...] } for i in range(100): days[myrandom.days_of_week()] += 1 print(days) 进行除法：

sum

---

np.random.seed(142)

data = np.random.choice(['Passed','Failed'], size=100)
times = pd.date_range('20180101',freq='3H',periods=100)

df = pd.DataFrame({'A':data},index=times)
#print (df)