python - 如何在 Pandas 中进行 Groupby 比率计算

Question

我有一个 pandas 数据框，如下所示。对于起点和终点组合，我需要计算 Flag 列的值等于 Y 时的成功率。

输入

ORG DSTN    FLAG
LON SIN      Y
ADL SIN      N
SIN LON      N
LON SIN      Y
LON SIN      N
ADL SIN      Y
ADL SIN      N
SIN LON      Y
SIN LON      Y
SIN LON      Y
SIN LON      N
LON SIN      N

预期输出

ORG DSTN    FLAG    Ratio
LON SIN      Y       0.5
ADL SIN      N       0.3
SIN LON      N       0.6
LON SIN      Y       0.5
LON SIN      N       0.5
ADL SIN      Y       0.3
ADL SIN      N       0.3
SIN LON      Y       0.6
SIN LON      Y       0.6
SIN LON      Y       0.6
SIN LON      N       0.6
LON SIN      N       0.5

如何在 pandas 中完成此操作。

Answer 1

将 value_counts 与 normalize=True 一起使用:

s = (df.groupby(['ORG', 'DSTN']).FLAG
        .value_counts(normalize=True).rename('Ratio').reset_index()
)

然后将 FLAG 等于 N 的行更改为其对应的 Y 值，并合并:

s.loc[s.FLAG.eq('N'), 'Ratio'] = 1.0 - s.Ratio
df.merge(s, how='left')

   ORG DSTN FLAG     Ratio
0   LON  SIN    Y  0.500000
1   ADL  SIN    N  0.333333
2   SIN  LON    N  0.600000
3   LON  SIN    Y  0.500000
4   LON  SIN    N  0.500000
5   ADL  SIN    Y  0.333333
6   ADL  SIN    N  0.333333
7   SIN  LON    Y  0.600000
8   SIN  LON    Y  0.600000
9   SIN  LON    Y  0.600000
10  SIN  LON    N  0.600000
11  LON  SIN    N  0.500000