Pandas groupby 在 agg 函数中使用方程答案

【问题标题】：Pandas groupby using an equation in agg functionPandas groupby 在 agg 函数中使用方程
【发布时间】：2021-04-25 00:00:21
【问题描述】：

您好，我正在尝试将此数据框用于 groupby 就业，但我想找到每种就业类型的感染率。

如果是感染人数/总人数，感染率应该很容易，但我无法在一行中弄清楚那部分。

我有这个

infect_df = gdf.groupby('employment').agg(rate=('infected' == 1.0 / 'infected':'size')))

如果他们被感染，他们会在数据框中的哪个位置得到 1.0 而不是 0.0，但我知道这不是正确的答案。我只是被感染人数绊倒了。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

由于您的 infected 列已经有 1 和 0，您可以使用 mean 取平均值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [('Contractor', 1), ('Contractor', 1), ('Contractor', 0),
     ('Staff', 0), ('Staff', 1), ('Staff', 0),
     ('Custodian', 1), ('Custodian', 1), ('Custodian', 1),
     ('Maintenance', 0), ('Maintenance', 0)],
    columns=['employment', 'infected']
)

infection_rate = df.groupby('employment')['infected'].mean().reset_index()

# For Display
print(infection_rate.to_string())

输出：

    employment  infected
0   Contractor  0.666667
1    Custodian  1.000000
2  Maintenance  0.000000
3        Staff  0.333333

【讨论】：

【解决方案2】：

假设你的数据框有两列像这样

data = StringIO('''
A,0
B,0
A,0
B,1
A,1
A,1
C,1
B,1
C,0
C,0
A,0
B,1
''')
df = pd.read_csv(data,names=['employment','infected'])

你可以通过

来计算感染率== 1

df.groupby(['employment'])['infected'].apply(lambda x: (x == 1).sum()/len(x))

【讨论】：