如何在单个列上使用 groupby 并对 Pandas 中的多个列进行比较？答案

【问题标题】：How to use groupby on a single column and perform comparisons for multiple columns in Pandas?如何在单个列上使用 groupby 并对 Pandas 中的多个列进行比较？
【发布时间】：2019-05-11 15:51:41
【问题描述】：

我有一个用户数据框，无论他们是否已注册，以及模型对他们是否已注册的预测。我想找到每个用户：TP（他们注册并且模型预测他们会这样做）、FP（他们没有注册但模型预测他们会这样做）、FN（他们注册但模型预测不会）和TN（他们没有注册，模型预测没有）。这里 1 表示他们注册，0 表示他们没有。我想对用户进行分组，然后使用其他两列进行比较。例如，我可能有如下内容：

Users    |    Signed_up    |     Prediction   |
User1         1                  0            
User2         0                  0
User1         1                  1
User3         1                  1
User2         0                  1
User2         0                  0
...

For TP, the resulting table might look something like:

Users    |    TP    |
User1         1
User2         0
User3         1

For TN, the resulting table might look something like:
Users    |    TN    |
User1         0
User2         1
User3         0

and so on for FP and FN.

我假设我在 Users 列上分组并使用 lambda 函数来比较 Sign_up 和 Prediction 列，但我不确定如何实际执行此操作。我将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： python pandas lambda apply pandas-groupby

【解决方案1】：

在groupby 和groupby + sum 之前进行比较

(df.assign(TP = df.Signed_up & df.Prediction, 
           TN = (df.Signed_up == 0) & (df.Prediction == 0),
           FN = df.Signed_up & (df.Prediction == 0), 
           FP = (df.Signed_up == 0) & df.Prediction)
   .groupby('Users')['TP', 'TN', 'FN', 'FP'].sum())

       TP   TN   FN   FP
Users                   
User1   1  0.0  1.0  0.0
User2   0  2.0  0.0  1.0
User3   1  0.0  0.0  0.0

受@BrianJoseph 的启发，您可以通过groupby 全部3 列，确定大小，然后将除用户之外的所有内容拆开：

df.groupby([*df]).size().unstack([1,2]).fillna(0)

Signed_up     1         0     
Prediction    0    1    0    1
Users                         
User1       1.0  1.0  0.0  0.0
User2       0.0  0.0  2.0  1.0
User3       0.0  1.0  0.0  0.0

【讨论】：

为了完整起见，您应该继续添加FN = (df.Signed_up == 1) & (df.Prediction == 1), FP = (df.Signed_up == 0) & (df.Prediction == 1))，这样您就可以处理 FP 和 FN。不过为此点赞！

【解决方案2】：

请记住，pandas 可以使用函数结果进行分组。为了区分这 4 类结果，您只需要知道Signed_up 和Prediction 之间的关系。你可以这样分类：

grps = df.groupby(lambda index: (df.loc[index, 'Signed_up'], df.loc[index, 'Prediction']))

这只是为您提供 groupby 对象，您可以随意命名组，例如：

tp_df = grps.get_group((1,1))

【讨论】：

【解决方案3】：

如果创建不同的 dfs，对于您帖子中看起来像是的每个模型预测，您可以使用布尔掩码和 & 位运算符来执行此操作。 & 表示必须同时满足两个条件才能返回值，所以：

df = pd.read_csv('./Desktop/models.csv')

TP = df.loc[(df['Signed_up'] == 1) & (df['Prediction'] == 1)]

TN = df.loc[(df['Signed_up'] == 0) & (df['Prediction'] == 0)]

FN = df.loc[(df['Signed_up'] == 1) & (df['Prediction'] == 0)]

FP = df.loc[(df['Signed_up'] == 0) & (df['Prediction'] == 1)]

输出：

>>> TP
   Users  Signed_up  Prediction
2  User1          1           1
3  User3          1           1
>>> TN = df.loc[(df['Signed_up'] == 0) & (df['Prediction'] == 0)]
>>> TN
   Users  Signed_up  Prediction
1  User2          0           0
5  User2          0           0
>>> FN = df.loc[(df['Signed_up'] == 1) & (df['Prediction'] == 0)]
>>> FN
   Users  Signed_up  Prediction
0  User1          1           0
>>> FP = df.loc[(df['Signed_up'] == 0) & (df['Prediction'] == 1)]
>>> FP
   Users  Signed_up  Prediction
4  User2          0           1

【讨论】：