python - 具有扩展列的 Pandas GroupBy 函数

Question

我有下表:

<表类="s-表"><头><日> 品牌产品<正文>0耐克鞋子1耐克 socks 2阿迪达斯鞋子3阿迪达斯鞋子4阿迪达斯 socks 5飞行短裤

我想使用 Pandas GroupBy 函数生成下表(行和列的总计)以查找特定品牌-产品对的出现次数。

<表类="s-表"><头><日> 鞋子 socks 短裤总计<正文>耐克1102阿迪达斯2103飞行0011总计3216

然后想根据百分比转换单元格:

• 单元格百分比来自单元格值除以列总数(例如，{Shoes, Adidas} = 2/3 = 67% 或 {Total, Adidas} = 3/6 = 50%)

<表类="s-表"><头><日> 鞋子 socks 短裤总计<正文>耐克50%50%0%33%阿迪达斯67%50%0%50%飞行0%0%100%17%总计100%100%100%100%

另外，最后一点，有没有办法将所有单元格数乘以一个调整因子(例如 0.75)

Answer 1

试试 pd.crosstab:

out = pd.crosstab(df["Brand"], df["Product"])
out["Total"] = out.sum(axis=1)
out.index.name, out.columns.name = None, None
print(out)

打印:

        Shoes  Shorts  Socks  Total
Adidas      2       0      1      3
Flight      0       1      0      1
Nike        1       0      1      2

---

编辑:要获得百分比，你可以在之后做:

out.iloc[:, :-1] = (
    out.iloc[:, :-1]
    .div(out["Total"], axis=0)
    .mul(100)
    .round(0)
    .astype(int)
    .astype(str)
    + "%"
)

out["Total"] = (
    out["Total"]
    .div(out["Total"].sum())
    .mul(100)
    .round(0)
    .astype(int)
    .astype(str)
    + "%"
)

打印:

       Shoes Shorts Socks Total
Adidas   67%     0%   33%   50%
Flight    0%   100%    0%   17%
Nike     50%     0%   50%   33%