大熊猫计算比率作为数据透视表中的值答案

【问题标题】：pandas Calculating ratio as values in pivot table大熊猫计算比率作为数据透视表中的值
【发布时间】：2023-03-30 11:02:01
【问题描述】：

我有一个如下所示的 Df：

    tests  Machine  results
    111    A        OK
    111    A        OK
    111    A        OK
    111    A        NOK
    111    B        OK
    222    A        OK
    333    A        OK
    333    B        OK
    444    A        OK
    222    A        NOK
    222    A        OK
    111    B        OK

我想要一个矩阵/数据透视表，其中行应该是测试，列应该是机器，值应该是测试的比率/百分比，这对每台机器的测试总数来说是可以的。

结果应该是：

   OK/total cnt  A     B
   111           75%   100%   #test 111 passed 3 out of 4 tests in machine A and all tests in B
   222           50%   0%     #test 222 passed 1 out of 2 tests in machine A and 0 tests prfrmd in B
   333           100%  100%   #test 333 passed all tests in A and B machines

请帮帮我。

【问题讨论】：

标签： python pandas pivot-table crosstab

【解决方案1】：

获取等于 OK 的行的列，然后运行 crosstab 以获取平均值

df = df.assign(passed=df.results.eq("OK"))

(
    pd.crosstab(df.tests, df.Machine, df.passed, aggfunc="mean")
    .rename_axis(columns=None, index="OK/total cnt")
    .mul(100, fill_value=0)
)

                  A           B
OK/total cnt        
  111           75.000000   100.0
  222           66.666667   0.0
  333          100.000000   100.0
  444          100.000000   0.0

【讨论】：

【解决方案2】：

通过DataFrame.assign 创建新列，并通过Series.eq 比较OK，然后在DataFrame.pivot_table 中默认旋转mean 方法，通过100 倍增，最后在必要时将索引转换为column：

df = (df.assign(res = df['results'].eq('OK'))
        .pivot_table(index='tests',
                     columns='Machine', 
                     values='res', 
                     fill_value=0)
        .mul(100)
        .rename_axis(index='OK/total cnt', columns=None)
        .reset_index())
print (df)
   OK/total cnt           A    B
0           111   75.000000  100
1           222   66.666667    0
2           333  100.000000  100
3           444  100.000000    0

【讨论】：