pandas - Pandas 中的分组召回

Question

我有一个数据框，如下所示。

Category     Actual       Predicted
1            1            1
1            0            1
1            0            0
1            0            0
2            1            1
2            1            0
2            0            0
2            0            1
3            1            1
3            0            1
3            0            0
3            0            1

从上面我想计算每个类别 1、2 和 3 的召回率，如下所示。

预期输出:

Category    Recall_for     Recall
1           0              66.7
1           1              100
2           0              50
2           1              50
3           0              33.3
3           1              100

解释:

对于category = 1, Actual = 1，有1种情况为true(与Predicted匹配)，所以recall = 1/1*100 = 100

对于category = 1，Actual = 0，有3个case，只有2个true(与Predicted匹配)，所以recall = 2/3*100 = 66.7，依此类推。

Answer 1

将两列与 Series.eq 进行比较, 通过 DataFrame.assign 设置新列，然后聚合 mean ( True s 像 1 一样处理)并在必要时最后多个和舍入值:

s = df['Predicted'].eq(df['Actual'])
df = (df.assign(Recall=s)
        .groupby(['Category','Actual'])['Recall']
        .mean()
        .mul(100)
        .round(1)
        .reset_index()
        .rename(columns={'Actual':'Recall_for'}))
print (df)
   Category  Recall_for  Recall
0         1           0    66.7
1         1           1   100.0
2         2           0    50.0
3         2           1    50.0
4         3           0    33.3
5         3           1   100.0