使用 pandas 计算百分比并存储在 csv 文件中

Question

我有以下 df。

    PredictedFeature    counts_x        counts_y        counts
0   100                   1837            1224            850
1   200                    215             60              2
2   3600                   172             14             147
3   4600                   143             124            138
4   162                    30              16              20

现在，这里我要计算每个特征相对于counts_y的百分比

所以，公式会像，

  1.  (100/counts_y) * counts_x

  2.    (100/counts_y) * counts

希望有一个像

这样的最终数据帧

predictedfeature   counts_per      counts_x
   100                90             20

输出类型。

请帮我解决这个问题？

Answer 1

我认为你需要：

df["counts_x"] = df["counts_x"] * 100 / df["counts_y"]

df["counts_per"] = df["counts"] * 100/ df["counts_y"]

Answer 2

嗯，百分比的计算非常简单。只需创建两个额外的列来存储计算结果。

countdata["counts_x"] = countdata["counts_x"] * 100 / countdata["counts_y"]

countdata["counts_per"] = countdata["counts"] * 100/ countdata["counts_y"]

现在，您的数据框还有两列。如果您不需要数据框中已经存在的列，只需删除它们。否则，要仅将新列写入 csv，请执行以下操作：

cols = ["PredictedFeature", "counts_per", "counts_x"]
countdata.to_csv('data.csv', columns = cols)

基本上，您正在选择要写入 csv 的列。