有没有办法像这样比较 df 中的列？

Question

我有一个 df，我想将 1 列与 df 中剩余的每一列进行比较，计算并计算比率。

import numpy as np
import pandas as pd

indices = (1,2,3,4,5,6)
col = ["gender", "under 15", "homework finishing"]

data = (["Female", True, "No"], ["Female", False, "Yes"], ["Male", True, "Yes"], ["Female", True, "No"],
       ["Male", True, "No"], ["Female", False, "Yes"])

df = pd.DataFrame(data, index = indices, columns = col)

我希望结果是：

最初，我尝试使用多索引但失败了。还是应该使用 groupby？

我想知道熊猫是否可以做到这一点？欢迎任何提示或帮助

Answer 1

我不太确定您想如何划分它，因为您的第一列同时具有 Gender 和 Under 15 作为索引，并且值以某种方式在它们之间分成两半（它不加起来您的第一个表格示例）。

但是这种类似于你的例子：

>>> df.groupby(["gender", "homework finishing"]).size().unstack()

homework finishing  No  Yes
gender                     
Female               2    2
Male                 1    1
>>> df.groupby(["under 15", "homework finishing"]).size().unstack()

homework finishing   No  Yes
under 15                    
False               NaN  2.0
True                3.0  1.0

当然，您仍然需要添加百分比除法，但我相信您可以做到。