如何根据列条件进行行明智求和，并添加Class Wise specific value as Column？

Question

Cluster Class   Value
0   0   10       1
1   0   11       1
2   0   14       3
3   0   18       1
4   0   26       1
5   0   29       1
6   0   30       1
7   1   0        2
8   1   19       1
9   1   20       1
10  1   21       2
11  1   36       1
12  1   26       1
13  1   27       1
14  1   37       2
15  1   33       1

这个table是基于Which class falls under which Cluster。像 Class 10, 11 , 14 等等都落入了 Cluster 0。而 Value 列表示有多少 class 成员。 Class 14 中的 3 位成员已落入 Cluster 0.

现在我想要的输出是这样的：

    Cluster Class   Value   Cluster_Sum

    0   0   10      1               9
    1   0   11      1               9
    2   0   14      3               9
    3   0   18      1               9
    4   0   26      1               9
    5   0   29      1               9
    6   0   30      1               9

其他集群也一样。我的最终目标是制作一个专栏 'Precision'，即
df['Precision'] = df['Value']/ df['Cluster_Sum'] 每行。

我如何使用 python 做到这一点？

EDIT :- 它工作得很好。感谢您的帮助。

最终这是My GOAL。对于每个 class 它的数量是固定的。比如 Class 1 : 10 , Class 2:12 ....等等。我需要添加一个像“Class_Sum”这样的列。其中包含的数据总数为class。然后我可以通过

找到召回

`df['Recall'] = df['Value']/ df['Class_Sum']`

但我的问题是如何附加此信息

Class 1     10
Class 2     12
Class 3     23
Class 4     11
Class 5     17
Class 6     13
Class 7     16
Class 8     15
Class 9     14
Class 10    18
Class 11    09
Class 12    07
Class 13    16
Class 14    21
Class 15    17
Class 16    23
Class 17    10
Class 18    21
Class 19    12
Class 20    45
Class 21    12
Class 22    12
Class 23    15
Class 24    11
Class 25    09
Class 26    11
Class 27    08
Class 28    10
Class 29    11
Class 30    19
Class 31    17
Class 32    15
Class 33    12
Class 34    07
Class 35    06
Class 36    14
Class 37    13
Class 38    16

像这样添加到我的 Dataframe

 Cluster   Class          Class_SUm  Value ClusSum Precision RCll 
          10                  18
          11                  09
          14                  21
          18                  21
          26                  11
          29                  11
          30                  19

如何做到？

Answer 1

试试 groupby:

df["Cluster_Sum"] = df.groupby("Cluster")["Value"].transform("sum")

>>> df
    Cluster  Class  Value  Cluster_Sum
0         0     10      1            9
1         0     11      1            9
2         0     14      3            9
3         0     18      1            9
4         0     26      1            9
5         0     29      1            9
6         0     30      1            9
7         1      0      2           12
8         1     19      1           12
9         1     20      1           12
10        1     21      2           12
11        1     36      1           12
12        1     26      1           12
13        1     27      1           12
14        1     37      2           12
15        1     33      1           12

Answer 2

groupby + transform("sum") 是你的朋友：

df['Precision'] = df["Value"] / df.groupby("Cluster")["Value"].transform("sum")

输出：

>>> df
    Cluster  Class  Value  Precision
0         0     10      1   0.111111
1         0     11      1   0.111111
2         0     14      3   0.333333
3         0     18      1   0.111111
4         0     26      1   0.111111
5         0     29      1   0.111111
6         0     30      1   0.111111
7         1      0      2   0.166667
8         1     19      1   0.083333
9         1     20      1   0.083333
10        1     21      2   0.166667
11        1     36      1   0.083333
12        1     26      1   0.083333
13        1     27      1   0.083333
14        1     37      2   0.166667
15        1     33      1   0.083333

如何根据列条件进行行明智求和，并添加Class Wise specific value as Column？

How to perform Row wise sum based on column condition and add Class Wise specific value as Column?

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