Pandas 按值 1 对列进行分组并按频率排序

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas 按值 1 对列进行分组并按频率排序

【英文标题】：Pandas Group Columns by Value of 1 and Sort By Frequency

【发布时间】：2022-01-03 03:18:36

【问题描述】：

我必须使用这个数据框：

d = 'Apple': [0,0,1,0,1,0], 'Aurora': [0,0,0,0,0,1], 'Barn': [0,1,1,0,0,0]
df = pd.DataFrame(data=d)

  Apple Aurora Barn
0   0   0   0
1   0   0   1
2   1   0   1
3   0   0   0
4   1   0   0
5   0   1   0

并计算每一列中第一个的频率，并创建一个新的数据框，如下所示：

df = pd.DataFrame([['Apple',0.3333], ['Aurora',0.166666], ['Barn', 0.3333]], columns = ['index', 'value'])

    index   value
0   Apple   0.333300
1   Aurora  0.166666
2   Barn    0.333300

我试过这个：

df['freq'] = df.groupby(1)[1].transform('count')

但我得到一个错误：KeyError: 1

所以我不确定如何跨行和列计算值 1，并按列名和每列中 1 的频率进行分组。

【问题讨论】：

试试这个：df.mean()

【参考方案1】：

如果我理解正确，您可以这样做：

freq = df.mean()

输出：

>>> freq
Apple     0.333333
Aurora    0.166667
Barn      0.333333
dtype: float64

【讨论】：

哇，这很简单。它有效！

是的，很简单。我知道那种感觉:)

哈哈，太真实了！