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import pandas as pd
group = ['A']*5 + ['B']*4 + ['C']*3
color = ['red', 'red', 'green', 'blue', 'green', 'red'] * 2
df = pd.DataFrame({'group':group, 'color':color})
df
group color
0 A red
1 A red
2 A green
3 A blue
4 A green
5 B red
6 B red
7 B red
8 B green
9 C blue
10 C green
11 C red
我想要的是向此数据框添加新列,该列将显示组中每种颜色的频率(作为整体的一部分)。可以使用以下代码获取此列的值:
df.groupby('group').color.value_counts(normalize=True)
group color
A green 0.400000
red 0.400000
blue 0.200000
B red 0.750000
green 0.250000
C blue 0.333333
green 0.333333
red 0.333333
Name: color, dtype: float64
但是我不知道如何将它变成与原始数据框相对应的列。我试过了
df['freq'] = df.groupby('group').color.transform('value_counts(normalize=True)') # error
这是行不通的。这是我正在寻找的输出:
group color freq
0 A red 0.4
1 A red 0.4
2 A green 0.4
3 A blue 0.2
4 A green 0.4
5 B red 0.75
6 B red 0.75
7 B red 0.75
8 B green 0.25
9 C blue 0.33
10 C green 0.33
11 C red 0.33
最佳答案
或者 join
依赖于 group
和 color
:
counts = df.groupby('group')['color'].value_counts(normalize=True)
df = df.join(counts.rename('freq'), on=['group', 'color'])
group color freq
0 A red 0.400000
1 A red 0.400000
2 A green 0.400000
3 A blue 0.200000
4 A green 0.400000
5 B red 0.750000
6 B red 0.750000
7 B red 0.750000
8 B green 0.250000
9 C blue 0.333333
10 C green 0.333333
11 C red 0.333333
或者通过计算group
+ color
counts vs group
counts 通过 groupby transform
手动计算归一化值计数:
df['freq'] = (
df.groupby(['group', 'color'])['color'].transform('count') /
df.groupby('group')['group'].transform('count')
)
group color freq
0 A red 0.400000
1 A red 0.400000
2 A green 0.400000
3 A blue 0.200000
4 A green 0.400000
5 B red 0.750000
6 B red 0.750000
7 B red 0.750000
8 B green 0.250000
9 C blue 0.333333
10 C green 0.333333
11 C red 0.333333
关于python - Pandas 在 group_by 和 value_counts 之后将列添加到 df,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/68274684/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!