python - 通过以下方式获取满足 Pandas 组内条件的值的百分比

Question

我有一个包含People、Days 和Types 的数据框。数据并没有真正意义，这只是一个例子。

我想先对 People 进行分组，然后对 Type 进行分组，然后找到小于或等于 3 的天数百分比。

为了做到这一点，我创建了一个 Boolean 列，时间等于或少于 3 天。然后应用 count 和 sum 聚合。我不太喜欢这种方法，因为我真的只需要 Days 列的 count 和 Under 的 sum Day Limit 列。此方法实质上是创建了两个不必要的列并创建了许多额外的步骤。我怎样才能清理这段代码，以便它在我更大的数据集上更有效地运行。

import pandas as pd
# create dataframe
df = pd.DataFrame(data=[['A', 4, 'Type 1'],
                        ['A', 1, 'Type 1'],
                        ['A', 3, 'Type 2'],
                        ['A', 0, 'Type 1'],
                        ['A', 12, 'Type 2'],
                        ['B', 1, 'Type 1'],
                        ['B', 3, 'Type 1'],
                        ['B', 5, 'Type 2']],
                   columns=['Person', 'Days', 'Type'])

df['Under Day Limit'] = df['Days'] <= 3;
print df
df = df.groupby(['Person', 'Type']).agg(['count', 'sum'])

df['Percent under Day Limit'] = df['Under Day Limit']['sum'] / df['Days']['count']
print df

输出:

               Days     Under Day Limit     Percent under Day Limit
              count sum           count sum                        
Person Type                                                        
A      Type 1     3   5               3   2                0.666667
       Type 2     2  15               2   1                0.500000
B      Type 1     2   4               2   2                1.000000
       Type 2     1   5               1   0                0.000000

Answer 1

• set_index Person 和 Type
• Days 的 bool 系列 >= 3
• groupby 索引级别
• value_counts(normalize=True)

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df.set_index(['Person', 'Type']).Days.ge(3).groupby(level=[0, 1]).value_counts(True)

Person  Type    Days 
A       Type 1  False    0.666667
                True     0.333333
        Type 2  True     1.000000
B       Type 1  False    0.500000
                True     0.500000
        Type 2  True     1.000000
Name: Days, dtype: float64

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多一点格式

df.set_index(['Person', 'Type']).Days.rename('>= 3').ge(3)  \
  .groupby(level=[0, 1]).value_counts(True).unstack(fill_value=0)