python - 计算数据框中某些数字集的平均值(Pandas，Python3)

Question

我有一个这样的数据框:

    Group    Importance
    1          100%
    1          100%
    1          50%  
    2          75%
    2          50%

我想标准化重要性，因此对于每个组，组合重要性等于 100%(例如，每个单独的单元格除以特定组中其余数字的总和)

例如:

  Group    Importance      Weight
    1          100%        100%/Sum(100%+100%+50%) = 40%
    1          100%        100%/Sum(100%+100%+50%) = 40%
    1          50%         50%/Sum(100%+100%+50%)  = 20%

因此，我试图得到这样的输出:

  Group    Importance      Weight
    1          100%        40%
    1          100%        40%
    1          50%         20%
    2          100%        60%
    2          50%         40%

我最初的想法是尝试利用 groupby 中 for 循环的强大功能，但这是非常错误的，类似于:

for z in df.groupby(['Group']):
    df.apply(lambda row: (row[1]/df['Importance'])

Answer 1

假设数据框中的值是数字(例如 0.50 与“50%”):

df['Weight'] = df.groupby('Group')['Importance'].transform(lambda x: x / sum(x))

>>> df
   Group  Importance  Weight
0      1        1.00     0.4
1      1        1.00     0.4
2      1        0.50     0.2
3      2        0.75     0.6
4      2        0.50     0.4