使用 MultiIndex 将值的子集分配给 pandas 数据框
Assign subset of values to pandas dataframe with MultiIndex
我有一个 DataFrame df
:
**Count**
**Environment** **Type**
**A** a 100
b 200
c 300
d 400
e 500
f 600
**B** a 1000
b 2000
c 3000
d 4000
e 5000
f 6000
df.index
吐出如下索引:
MultiIndex(levels=[['A', 'B'], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']],
labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5]],
names=['A', 'B'])
我需要计算每个 A 和 B 的计数百分比。
所以我这样做:
sums = df.groupby(level = 0).sum()
df.loc['A'] = df.loc['A'].apply(lambda x: x/sums.loc['A','Count'])
df.loc['B'] = df.loc['B'].apply(lambda x: x/sums.loc['B','Count'])
但是,这会导致所有值都为 NaN
。
我怀疑索引
df.loc['B'].apply(lambda x: x/sums.loc['B','Count'])
和df
的索引不一样,但应该和我选择的df
的部分一样。
这些本身
df.loc['A'].apply(lambda x: x/sums.loc['A','Count'])
df.loc['B'].apply(lambda x: x/sums.loc['B','Count'])
有我需要的值,所以除法有效。但是,赋值不会。
如何将上述表达式的结果分配给dataframe的一部分 df
?
使用div
赋值
s=df.Count.div(df.Count.sum(level=0),axis=0,level=0)
df['per']=s
df
Out[1253]:
Count per
**Environment** **Type**
A a 100 0.047619
b 200 0.095238
c 300 0.142857
d 400 0.190476
e 500 0.238095
f 600 0.285714
B a 1000 0.047619
b 2000 0.095238
c 3000 0.142857
d 4000 0.190476
e 5000 0.238095
f 6000 0.285714
你可以简单地做df/sums
,不需要循环。
既然你想分配给数据框的特定部分,你可以这样做。保持计算 df 1 级别的深度更高。
df.loc['A',:] = df.loc['A',:,:].apply(lambda x: x/sums.loc['A','Count'])
我有一个 DataFrame df
:
**Count**
**Environment** **Type**
**A** a 100
b 200
c 300
d 400
e 500
f 600
**B** a 1000
b 2000
c 3000
d 4000
e 5000
f 6000
df.index
吐出如下索引:
MultiIndex(levels=[['A', 'B'], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']],
labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5]],
names=['A', 'B'])
我需要计算每个 A 和 B 的计数百分比。 所以我这样做:
sums = df.groupby(level = 0).sum()
df.loc['A'] = df.loc['A'].apply(lambda x: x/sums.loc['A','Count'])
df.loc['B'] = df.loc['B'].apply(lambda x: x/sums.loc['B','Count'])
但是,这会导致所有值都为 NaN
。
我怀疑索引
df.loc['B'].apply(lambda x: x/sums.loc['B','Count'])
和df
的索引不一样,但应该和我选择的df
的部分一样。
这些本身
df.loc['A'].apply(lambda x: x/sums.loc['A','Count'])
df.loc['B'].apply(lambda x: x/sums.loc['B','Count'])
有我需要的值,所以除法有效。但是,赋值不会。
如何将上述表达式的结果分配给dataframe的一部分 df
?
使用div
赋值
s=df.Count.div(df.Count.sum(level=0),axis=0,level=0)
df['per']=s
df
Out[1253]:
Count per
**Environment** **Type**
A a 100 0.047619
b 200 0.095238
c 300 0.142857
d 400 0.190476
e 500 0.238095
f 600 0.285714
B a 1000 0.047619
b 2000 0.095238
c 3000 0.142857
d 4000 0.190476
e 5000 0.238095
f 6000 0.285714
你可以简单地做df/sums
,不需要循环。
既然你想分配给数据框的特定部分,你可以这样做。保持计算 df 1 级别的深度更高。
df.loc['A',:] = df.loc['A',:,:].apply(lambda x: x/sums.loc['A','Count'])