如何获取同一张表中不同类别的布尔值的比例

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何获取同一张表中不同类别的布尔值的比例

【英文标题】：How to obtain proportion of a boolean value for different categories in the same table

【发布时间】：2019-09-27 22:31:24

【问题描述】：

我是 python 新手，这是我正在学习的课程作业的一部分。我应该找到一个值 A 比例最高的组（有 10 多个组）（它是一个布尔值 - 仅限 A 或 B）。

我尝试找到每个组的值的总数以及每个组的 A 和 B 的计数。我希望我能写一个简单的除法公式来获得每个组的价值 A 的比例，但我被卡住了。事实上，我可能从一开始就没有采取正确的方法。

import numpy as np
import pandas as pd

Data = pd.read_csv('data.txt', header = None)

Data.head()
0  Group  Value
1   1       A
2   1       A
3   1       B
4   3       A
5   3       B 
6   2       A
7   2       B
8   2       A
9   2       A
10  4       B

Data.groupby('Group')['Value'].size()
# to get the total number of values applicable

Data.groupby(['Group', 'Value']).size()
# to get the count of rows for each Value (A and B only) for each Group (10+ groups) 

如果我的解释不够清楚，请原谅我的解释。如果需要，我会尝试更好地解决问题。我希望学习如何获得每个组的 Value A 的百分比。

例如。

    Group1 61% (or 0.61)
    Group2 54%
    Group3 49$ and so on...

请指教。

谢谢。

【问题讨论】：

你能提供一个输入数据的例子吗？

组（1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15），值（A B）

我试图在 data.head(3) 中复制，但它看起来太乱了。这是否足够或有更好的方法在此评论块中显示数据示例？

你可以编辑你原来的问题，是的

我刚刚编辑了原始问题并添加了一个示例输入数据集。希望这会有所帮助...很抱歉，由于保密问题，我无法分享实际数据集。

【参考方案1】：

这样的东西可以完成工作（我现在看起来不漂亮）

for group in [1,2,3,4]:
    if 'A' in Data.loc[Data['Group'] == group].groupby(['Value']).count().index:
       proportion = (Data.loc[Data['Group'] == group].groupby(['Value']).count()/
                    Data.loc[Data['Group'] == group].count()).loc['A','Group']
       print('Group'+ str(group) + ' ' + str(proportion))
    else:
        print('Group'+ str(group) + ' ' + str(0))


Group1 0.6666666666666666
Group2 1.0
Group3 0.3333333333333333
Group4 0