因此 CM_satisfaction 列包含不同的值，例如完全不满意、有点满意和 pandas 中的 Fully_Satisfied
So there is CM_satisfaction coulmn that contains different values like Fully Dissatisfied,Somewhat Satisfied and Fully_Satisfied in pandas
因此 CM_satisfaction 列包含不同的值，例如完全不满意、比较满意和 pandas 中的 Fully_Satisfied。我需要 Fully_Satisfied 有多少选民。我发现使用
Fully_Satisfied=survey[survey["CM_satisfaction"] == "Fully_Satisfied"]
接下来，我需要找出样本中每天有多少选民 Fully_Satisfied collection.I 也发现
day-wise=only_date_and_cm.groupby("collection_date").count()
我得到的结果是
collection_date CM_satisfaction
2020-08-24 146
2020-08-25 95
2020-08-26 59
2020-08-27 54
2020-08-28 92
2020-08-29 73
2020-08-30 65
2020-08-31 62
2020-09-01 75
现在是主要部分
对于样本收集的每一天，确定对 CM 的表现完全满意的受访者的比例。因此，如果第 1 天总共有 1000 个样本，其中 300 个表示完全满意，那么我们当天的答案就是 0.3。
我还查到了每天的总票数
day_wise_vote=survey.collection_date.value_counts()
day_wise_vote
2020-08-24 1479
2020-08-25 998
2020-08-28 761
2020-08-27 665
2020-08-29 620
2020-09-01 607
2020-08-26 598
2020-08-30 582
2020-08-31 557
现在如何找到对 CM day wise 的表现完全满意的受访者比例？
我想你可以简单地做：
day_wise_proportion = day_wise.astype(float) / day_wise_vote
这个想法是，当您将 pandas 系列除以另一个系列（具有相同的长度和索引）时，python 将逐行划分值。
看起来您还创建了许多中间数据帧。
你可以这样想，这样会更快更清楚:
survey['Fully_Satisfied'] = (survey["CM_satisfaction"] == "Fully_Satisfied").astype(float)
day_wise = survey.groupby("collection_date").agg({'Fully_Satisfied': 'sum',
'CM_satisfaction': 'count'})
day_wise.rename(columns={'CM_satisfaction': 'vote'}, inplace=True)
day_wise['proportion'] = day_wise['Fully_Satisfied'] / day_wise['vote']
因此 CM_satisfaction 列包含不同的值，例如完全不满意、比较满意和 pandas 中的 Fully_Satisfied。我需要 Fully_Satisfied 有多少选民。我发现使用
Fully_Satisfied=survey[survey["CM_satisfaction"] == "Fully_Satisfied"]
接下来，我需要找出样本中每天有多少选民 Fully_Satisfied collection.I 也发现
day-wise=only_date_and_cm.groupby("collection_date").count()
我得到的结果是
collection_date CM_satisfaction
2020-08-24 146
2020-08-25 95
2020-08-26 59
2020-08-27 54
2020-08-28 92
2020-08-29 73
2020-08-30 65
2020-08-31 62
2020-09-01 75
现在是主要部分 对于样本收集的每一天，确定对 CM 的表现完全满意的受访者的比例。因此，如果第 1 天总共有 1000 个样本，其中 300 个表示完全满意，那么我们当天的答案就是 0.3。
我还查到了每天的总票数
day_wise_vote=survey.collection_date.value_counts()
day_wise_vote
2020-08-24 1479
2020-08-25 998
2020-08-28 761
2020-08-27 665
2020-08-29 620
2020-09-01 607
2020-08-26 598
2020-08-30 582
2020-08-31 557
现在如何找到对 CM day wise 的表现完全满意的受访者比例？
我想你可以简单地做：
day_wise_proportion = day_wise.astype(float) / day_wise_vote
这个想法是，当您将 pandas 系列除以另一个系列（具有相同的长度和索引）时，python 将逐行划分值。
看起来您还创建了许多中间数据帧。 你可以这样想，这样会更快更清楚:
survey['Fully_Satisfied'] = (survey["CM_satisfaction"] == "Fully_Satisfied").astype(float)
day_wise = survey.groupby("collection_date").agg({'Fully_Satisfied': 'sum',
'CM_satisfaction': 'count'})
day_wise.rename(columns={'CM_satisfaction': 'vote'}, inplace=True)
day_wise['proportion'] = day_wise['Fully_Satisfied'] / day_wise['vote']