Question

我正在执行以下操作：

def percentage(x):
    return x[(x<=5)].count() / x.count() * 100

full_data = full_data.groupby(['Id', 'Week_id'], as_index=False).agg({'Volume': percentage})

但是我想依次使用groupby函数中的多个值，例如x<=7，x<=9，x<=11等来执行percentage。

执行此操作而不是编写多个函数并调用它们的最简单方法是什么？

所以基本上我想避免做这样的事情：

def percentage_1(x):
    return x[(x<=5)].count() / x.count() * 100

full_data_1 = full_data.groupby(['Id', 'Week_id'], as_index=False).agg({'Volume': percentage_1})

def percentage_2(x):
    return x[(x<=7)].count() / x.count() * 100

full_data_2 = full_data.groupby(['Id', 'Week_id'], as_index=False).agg({'Volume': percentage_2})

# etc.

Answer 1

您可以重写函数-创建由布尔掩码填充的新列，然后将mean与100的最后一个乘以Series.mul进行汇总：

n = 3

full_data['new'] = full_data['Volume'] <= n
full_data = full_data.groupby(['Id', 'Week_id'])['new'].mean().mul(100).reset_index()

具有功能的解决方案：

def per(df, n):
    df['new'] = df['Volume'] <= n
    return df.groupby(['Id', 'Week_id'])['new'].mean().mul(100).reset_index()

编辑：来自github的解决方案：

full_data = pd.DataFrame({
        'Id':list('XXYYZZXYZX'),
         'Volume':[2,4,8,1,2,5,8,2,6,4],
         'Week_id':list('aaabbbabac')
})

print (full_data)

val = 5
def per(c):
    def f1(x):
        return x[(x<=c)].count() / x.count() * 100
    return f1

full_data2 = full_data.groupby(['Id', 'Week_id']).agg({'Volume': per(val)}).reset_index()
print (full_data2)
  Id Week_id      Volume
0  X       a   66.666667
1  X       c  100.000000
2  Y       a    0.000000
3  Y       b  100.000000
4  Z       a    0.000000
5  Z       b  100.000000

def percentage(x):
    return x[(x<=val)].count() / x.count() * 100

full_data1 = full_data.groupby(['Id', 'Week_id'], as_index=False).agg({'Volume': percentage})

print (full_data1)
  Id Week_id      Volume
0  X       a   66.666667
1  X       c  100.000000
2  Y       a    0.000000
3  Y       b  100.000000
4  Z       a    0.000000
5  Z       b  100.000000

Answer 2

我想出了这个作为我问题最简洁的解决方案：

$.each(data, function(key, entry) {
  dropdown.append( $('<a class="dropdown-item"></a>')
    .attr('value', entry.code).text(entry.name).click(function() {
          $(this).closest(".input-group").find("input").val($(this).text())
     })

);

但是，我正在使用全局变量，这是一个颇有争议的做法。

更改pandas groupby使用的函数的值

2 个答案: