使用 Pandas Group By 和 .sum() 获得百分比率答案

【问题标题】：Getting % Rate using Pandas Group By and .sum()使用 Pandas Group By 和 .sum() 获得百分比率
【发布时间】：2021-01-08 15:56:43
【问题描述】：

我想根据pandas 中的.groupby() 获得一些百分比率。我的目标是取一个指标列Ind 并得到A（分子）的比率除以当年的总数（A+B）

示例数据：

import pandas as pd
import numpy as np
df: pd.DataFrame = pd.DataFrame([['2011','A',1,2,3], ['2011','B',4,5,6],['2012','A',15,20,4],['2012','B',17,12,12]], columns=["Year","Ind","X", "Y", "Z"])
print(df)
   Year Ind   X   Y   Z
0  2011   A   1   2   3
1  2011   B   4   5   6
2  2012   A  15  20   4
3  2012   B  17  12  12

2011 年的示例：XRate 将总结 X 的 A 指标（即 1）并除以总数 (A+B) 即 5，因此我将收到 0.20 的 Xrate。

我想对所有 X、Y、Z 列执行此操作以获取费率。我试过做 lambda apply 但不能完全得到想要的结果。

期望的结果：

   Year XRate YRate  ZRate
0  2011  0.20  0.29   0.33 
1  2012  0.47  0.63   0.25

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

您可以group Year 上的数据框并使用 sum 聚合：

s1 = df.groupby('Year').sum()
s2 = df.query("Ind == 'A'").groupby('Year').sum()

s2.div(s1).round(2).add_suffix('Rate')

      XRate  YRate  ZRate
Year                     
2011   0.20   0.29   0.33
2012   0.47   0.62   0.25

【讨论】：

非常好。使用查询比df[df.Ind.eq('A')] 有优势吗？
谢谢@zabop 我觉得这里没有优势，你可以改用df[df.Ind.eq('A')]。