Question

我想根据每个相关国家/地区的出现次数来计算“产品”列的百分比。非常感谢您的帮助。

这是我到目前为止所做的，我使用以下代码计算了新的数据框：

gb = data1.groupby(['Country', 'Products']).size()
df = gb.to_frame(name = 'ProductsCount').reset_index()
df

哪个给我的东西看起来像这样：

   Countries    Products     ProductsCount
0  Country 1     Product 1     5
1  Country 1     Product 2     31
2  Country 2     Product 1     2
3  Country 2     Product 2     1

注意：我有成千上万的输出。

我的目标是直接根据国家/地区获得每种产品的百分比，而无需计算['ProductsCount']，如下所示：

   Countries    Products     Percentage
0  Country 1     Product 1     0.138
1  Country 1     Product 2     0.861
2  Country 2     Product 1     0.667
3  Country 2     Product 2     0.333

否则，如果我无法获得仅显示％的输出，那么我想要这样的事情：

   Countries    Products     ProductsCount   Products%
0  Country 1     Product 1     5                0.138
1  Country 1     Product 2     31               0.861
2  Country 2     Product 1     2                0.667
3  Country 2     Product 2     1                0.333

我设法使用以下代码根据整个数据集只计算了百分比：

df['Products%'] = df.ProductsCount/len(df.Country)

提前谢谢！

Answer 1

将SeriesGroupBy.value_counts与normalize=True参数一起使用：

df = (data1.groupby('Countries')['Products']
           .value_counts(normalize=True,sort=False)
           .reset_index(name='Percentage'))
print (df)
   Countries   Products  Percentage
0  Country 1  Product 1    0.138889
1  Country 1  Product 2    0.861111
2  Country 2  Product 1    0.666667
3  Country 2  Product 2    0.333333

编辑：

df = (data1.groupby('Countries')['Products']
           .value_counts(sort=False)
           .reset_index(name='ProductsCount')
           .assign(Percentage = lambda x: x['ProductsCount'].div(len(x))))
print (df)

如何根据条件获取列的百分比？蟒蛇

1 个答案: