numpy 如何简化“每个班级的百分比”

j91ykkif 于 2023-08-05 发布在其他

关注(0)|答案(1)|浏览(68)

我有著名的泰坦尼克号数据集

fr1 = pd.DataFrame({
"class": ["1", "2", "2"],
"survived": [0, 1, 1]})

字符串
我需要得到每个班级幸存者的百分比，所以首先我分开敷面膜，然后分组

fr2 = fr1[fr1["Survived"] == 0]
fr2 = fr2.groupby("Pclass", as_index=False)["Survived"].agg(["count"])
fr3 = fr1[fr1["Survived"] == 1]
fr3 = fr3.groupby("Pclass", as_index=False)["Survived"].agg(["count"])

型
现在，我合并了我得到的 Dataframe ，并创建了百分比列，以了解每个班级有多少人幸存下来

merged = pd.merge(fr2,fr3,left_index=True,right_index=True)
merged.columns = "Survived Died".split()    
merged["Percentage"] = merged["Survived"] / (len(fr1))*100

型

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/76666696/how-to-simplify-percentage-for-each-class

1条答案

按热度按时间

eyh26e7m1#

非常简单的方法，因为你已经有了0/1，只要得到groupby.mean：

out = (fr1.groupby('class')['survived']
          .mean().mul(100).reset_index()
       )

字符串
变体：

out = (fr1.groupby('class', as_index=False)['survived']
          .agg(lambda g: g.mean()*100)
       )

型
输出量：

class  survived
0     1       0.0
1     2     100.0

型

赞(0）回复(0）举报 2023-08-05

我来回答

numpy 如何简化“每个班级的百分比”

1条答案

相关问题

热门标签

最新问答