将数据框列值除以列的总数

Divide dataframe column value by the total of the column

我的问题对你们中的许多人来说可能太简单了,但由于我是 Python..

的初学者

我想要包含 3 个不同可能值 (1,0,-1) 的列的值百分比,但要排除列中的一个值(-1)。

我这样做了:(df['col_name']).sum()/len(df.col_name)

但是它也计算其中的-1,而我只想得到值1/总和的百分比,但总和中没有-1。

感谢您的帮助。

对于排除值,将 -1 替换为缺失值:

df['col_name'].replace(-1, np.nan).sum()/len(df.col_name) 

如果需要计算过滤系列的长度,则过滤掉 -1 个值:

np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame({'col_name':np.random.choice([0,1,-1], size=10)})

print (df)
   col_name
0        -1
1         1
2        -1
3        -1
4         0
5        -1
6        -1
7         1
8        -1
9         1

s = df.loc[df['col_name'] != -1, 'col_name']
print (s)
1    1
4    0
7    1
9    1
Name: col_name, dtype: int32

print (s.sum()/len(s))
0.75

print (s.mean())
0.75

假设你有这个数据框

df = pd.DataFrame({
    'col_name': [1,1,0,-1,-1,1,0]
    })

    col_name
0   1
1   1
2   0
3   -1
4   -1
5   1
6   0

你想计算 1 的个数除以没有 -1 的总数,即 5 个中有 3 个,对吗?

numerator = sum(df['col_name'].apply(lambda x: 1 if x==1 else 0))
denominator = sum(df['col_name'].apply(lambda x: 0 if x==-1 else 1))
print(numerator/denominator)

输出0.6