将数据框列值除以列的总数答案

【问题标题】：Divide dataframe column value by the total of the column将数据框列值除以列的总数
【发布时间】：2021-05-26 12:09:43
【问题描述】：

我的问题对你们中的许多人来说可能太简单了，但因为我是 Python 的初学者..

我想获得包含 3 个不同可能值 (1,0,-1) 的列的值百分比，但要排除列中的一个值（即 -1）。

我这样做了：(df['col_name']).sum()/len(df.col_name)

但是它也计算其中的 -1，而我只想获得值 1/总和的百分比，但总和中没有 -1。

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

你能补充一些例子吗？

标签： python pandas dataframe formula division

【解决方案1】：

对于排除值，将-1 替换为缺失值：

df['col_name'].replace(-1, np.nan).sum()/len(df.col_name)

如果需要计算过滤系列的长度，或者过滤掉-1 值：

np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame({'col_name':np.random.choice([0,1,-1], size=10)})

print (df)
   col_name
0        -1
1         1
2        -1
3        -1
4         0
5        -1
6        -1
7         1
8        -1
9         1

s = df.loc[df['col_name'] != -1, 'col_name']
print (s)
1    1
4    0
7    1
9    1
Name: col_name, dtype: int32

print (s.sum()/len(s))
0.75

print (s.mean())
0.75

【讨论】：

【解决方案2】：

假设你有这个数据框

df = pd.DataFrame({
    'col_name': [1,1,0,-1,-1,1,0]
    })

    col_name
0   1
1   1
2   0
3   -1
4   -1
5   1
6   0

您想计算 1 的数量除以没有 -1 的总数，即 5 中的 3，对吗？

numerator = sum(df['col_name'].apply(lambda x: 1 if x==1 else 0))
denominator = sum(df['col_name'].apply(lambda x: 0 if x==-1 else 1))
print(numerator/denominator)

输出0.6

【讨论】：