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我有一个数据框，其中包括项目类别、货币、投资者数量、目标等，我想创建一个新列“其类别的平均成功率”:
state category main_category currency backers country \
0 0 Poetry Publishing GBP 0 GB
1 0 Narrative Film Film & Video USD 15 US
2 0 Narrative Film Film & Video USD 3 US
3 0 Music Music USD 1 US
4 1 Restaurants Food USD 224 US
usd_goal_real duration year hour
0 1533.95 59 2015 morning
1 30000.00 60 2017 morning
2 45000.00 45 2013 morning
3 5000.00 30 2012 morning
4 50000.00 35 2016 afternoon
我有系列格式的平均成功率:
Dance 65.435209
Theater 63.796134
Comics 59.141527
Music 52.660558
Art 44.889045
Games 43.890467
Film & Video 41.790649
Design 41.594386
Publishing 34.701650
Photography 34.110847
Fashion 28.283186
Technology 23.785582
现在我想添加一个新列，其中每列都有与其类别相匹配的成功率，即无论该行是技术，新列都将包含该行的 23.78。
df[category_success_rate] = i 希望输出列是与“主类别”列中的类别匹配的成功百分比。
最佳答案
我认为你需要GroupBy.transform使用 bool 掩码，df['state'].eq(1) 或 (df['state'] == 1):
df['category_success_rate'] = (df['state'].eq(1)
.groupby(df['main_category']).transform('mean') * 100)
替代方案:
df['category_success_rate'] = ((df['state'] == 1)
.groupby(df['main_category']).transform('mean') * 100)
关于python - 根据平均值向数据框添加新列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53738831/
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