使用 pandas 聚合表

Question

下面是输入。

            X   Y   Z
AP          1   1   1
Karnataka   0   1   0
Goa         1   1   0
Tamilnadu   0   1   0
AP          0   1   1
Goa         0   0   0
Tamilnadu   0   1   1
Goa         0   0   0
AP          1   0   0
Tamilnadu   0   1   0
Tamilnadu   1   1   0
Goa         0   1   1
Karnataka   0   0   0
Karnataka   0   1   0

要执行的计算：

1. A 列中存在的状态数

2. X 列中存在的 1 的数量除以 A 列中每个状态的计数

3. 代码应该是动态的，因为列数和行数可能会有所不同。

预期输出：

                   Total      AP   Karnataka    Goa      Tamilnadu
Total Sample        14        3        3         4           4
X                 0.2857    0.6667  0.0000    0.2500      0.2500
Y                 0.7143    0.6667  0.6667    0.5000      1.0000
Z                 0.2857    0.6667  0.0000    0.2500      0.2500

Answer 1

我确信有更好的方法，但以下方法可行。

假设 my_df 有输入数据；

result=my_df.groupby('A').mean().transpose()
result1=my_df.groupby('A').sum().transpose()
result1=result1.append(my_df['A'].value_counts())
result1=result1.rename({'A':'Total Sample'})
result1['Total']=result1.apply('sum',axis=1)
finalRow=result1.iloc[len(result1)-1]
for i in range(len(result1)-1):
    result1.iloc[i]=result1.iloc[i]/finalRow
result['Total']=result1['Total']
result=result.append(result1.loc['Total Sample'])

完成！！！