python - 如何在 pandas groupby 中获得前 3 个框聚合 - 在 10 分制中得分大于 7 的百分比？

Question

我有以下输入 Pandas 数据框:

Index respID company    month  score
    0    101     AAA   Oct'18      8
    1    102     AAA   Oct'18     10
    2    103     AAA   Oct'18      5
    3    104     AAA   Oct'18      4
    4    105     BBB   Oct'18      5
    5    106     BBB   Oct'18      6
    6    107     BBB   Oct'18      8
    7    108     BBB   Oct'18      1
    8    109     AAA   Nov'18      5
    9    110     AAA   Nov'18     10
   10    111     AAA   Nov'18      4
   11    112     AAA   Nov'18      7
   12    113     AAA   Nov'18      8
   13    114     BBB   Nov'18      9
   14    115     BBB   Nov'18      2
   15    116     BBB   Nov'18      5
   16    117     BBB   Nov'18      1

我需要用前 3 个框指标聚合一个 Pandas 数据框 - 在 10 分制中得分 8、9、10 出现的百分比。

因此，聚合后的输出 Pandas 数据框应该如下所示:

        Index   TOP3
(AAA, Oct'18)   0.50
(BBB, Oct'18)   0.25
(AAA, Nov'18)   0.40
(BBB, Nov'18)   0.25

有人告诉我这是营销中非常常见的指标，但我没有发现任何紧密的聚合。我尝试了几种方法，例如使用:

AGGR=df.groupby(['month','company'])['score'].apply(lambda x: pd.value_counts(x)/x.count())

但是我需要通过分数汇总等进行另一次聚合

有什么好的方法可以一次性聚合Top 3？

非常感谢!

Answer 1

groupby + mean:

d = dict(ratio=df.score >= 8)

df.assign(**d).groupby(['company', 'month'])['ratio'].mean()

company  month
AAA      Nov'18    0.40
         Oct'18    0.50
BBB      Nov'18    0.25
         Oct'18    0.25
Name: ratio, dtype: float64

---

使用相同的逻辑找到前 2、3、4:

d = dict(
  top2=df.score >= 9,
  top3=df.score >= 8,
  top4=df.score >= 7
)

df.assign(**d).groupby(['company', 'month'])[[*d.keys()]].mean()

                top2  top3  top4
company month
AAA     Nov'18  0.20  0.40  0.60
        Oct'18  0.25  0.50  0.50
BBB     Nov'18  0.25  0.25  0.25
        Oct'18  0.00  0.25  0.25