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如何使用“最大余数法”在 Pandas 中更新按唯一名称分组的权重列?我希望权重在四舍五入到小数点后 2 位后相加为 100%。
输入数据框:
print(df)
Name Weight
0 John 33.3333
1 John 33.3333
2 John 33.3333
3 James 50
4 James 25
5 James 25
6 Kim 6.6666
5 Kim 93.3333
6 Jane 46.6666
7 Jane 6.6666
8 Jane 46.6666
预期结果:
print(df)
Name Weight New Weight
0 John 3.3333 33.33
1 John 3.3333 33.33
2 John 3.3333 33.34
3 James 50 50
4 James 25 25
5 James 25 25
6 Kim 6.6666 6.66
5 Kim 93.3333 93.34
6 Jane 46.6666 46.66
7 Jane 6.6666 6.67
8 Jane 46.6666 46.67
我尝试应用以下函数:
def round_to_100_percent(number_set, digit_after_decimal=2):
"""
This function take a list of number and return a list of percentage, which represents the portion of each number in sum of all numbers
Moreover, those percentages are adding up to 100%!!!
Notice: the algorithm we are using here is 'Largest Remainder'
The down-side is that the results won't be accurate, but they are never accurate anyway:)
"""
unround_numbers = [x / float(sum(number_set)) * 100 * 10 ** digit_after_decimal for x in number_set]
decimal_part_with_index = sorted([(index, unround_numbers[index] % 1) for index in range(len(unround_numbers))], key=lambda y: y[1], reverse=True)
remainder = 100 * 10 ** digit_after_decimal - sum([int(x) for x in unround_numbers])
index = 0
while remainder > 0:
unround_numbers[decimal_part_with_index[index][0]] += 1
remainder -= 1
index = (index + 1) % len(number_set)
return [int(x) / float(10 ** digit_after_decimal) for x in unround_numbers]
Split (explode) pandas dataframe string entry to separate rows
def explode(df, lst_cols, fill_value='', preserve_index=False):
# make sure `lst_cols` is list-alike
if (lst_cols is not None
and len(lst_cols) > 0
and not isinstance(lst_cols, (list, tuple, np.ndarray, pd.Series))):
lst_cols = [lst_cols]
# all columns except `lst_cols`
idx_cols = df.columns.difference(lst_cols)
# calculate lengths of lists
lens = df[lst_cols[0]].str.len()
# preserve original index values
idx = np.repeat(df.index.values, lens)
# create "exploded" DF
res = (pd.DataFrame({
col:np.repeat(df[col].values, lens)
for col in idx_cols},
index=idx)
.assign(**{col:np.concatenate(df.loc[lens>0, col].values)
for col in lst_cols}))
# append those rows that have empty lists
if (lens == 0).any():
# at least one list in cells is empty
res = (res.append(df.loc[lens==0, idx_cols], sort=False)
.fillna(fill_value))
# revert the original index order
res = res.sort_index()
# reset index if requested
if not preserve_index:
res = res.reset_index(drop=True)
return res
这是我到目前为止尝试过的:
new_column = df.groupby('Name')['Weight'].apply(round_to_100_percent)
#Merge new_column into main data frame
df = pd.merge(df, new_column, on='Name', how='outer')
#For some reason _y is added to col
df = df.explode('Weight_y')
df['New Weight'] = df['Weight_y']*0.01
它在几个方面不起作用。有时行数比原始数据框多。不确定为什么要创建 weight_y 列。
有没有更好的方法将最大余数舍入应用于 Pandas 列?
最佳答案
这里有一个简单的方法,可以在组的最后一项中将缺失的(删除多余的)差异添加到 100(如果你愿意,你可以更新到另一个项目):
df['rounded'] = (df['Weight']
.round(2)
.groupby(df['Name'])
.transform(lambda s: pd.Series({s.index[-1]: (100-s.iloc[:-1].sum()).round(2)})
.combine_first(s))
)
输出:
Name Weight rounded
0 John 33.3333 33.33
1 John 33.3333 33.33
2 John 33.3333 33.34
3 James 50.0000 50.00
4 James 25.0000 25.00
5 James 25.0000 25.00
6 Kim 6.6666 6.67
5 Kim 93.3333 93.33
6 Jane 46.6666 46.67
7 Jane 6.6666 6.67
8 Jane 46.6666 46.66
检查总和:
df.groupby('Name')['rounded'].sum()
James 100.0
Jane 100.0
John 100.0
Kim 100.0
Name: rounded, dtype: float64
关于python - 确保四舍五入的百分比总和为每组 100(最大余数法),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/73469762/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!