我有以下形状的数据集:
tconst GreaterEuropean British WestEuropean Italian French Jewish Germanic Nordic Asian GreaterEastAsian Japanese Hispanic GreaterAfrican Africans EastAsian Muslim IndianSubContinent total_ethnicities
0 tt0000001 3 1 2 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8
1 tt0000002 2 0 2 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6
2 tt0000003 4 0 3 0 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11
3 tt0000004 2 0 2 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6
4 tt0000005 3 2 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7
这是 IMDB 数据,经过处理后,我创建了这些列,代表一部电影中有这么多民族 Actor (tcons)。
我想创建另一列df["diversity"]
,它是:
(多样性得分“基尼指数”)
例如: 对于每部电影,假设我们有 10 位 Actor ; 3 名亚洲人、3 名英国人、3 名非裔美国人和 1 名法国人。所以我们除以总数 3/10 3/10 3/10 1/10 然后 1 减去 ( 3/10 ) 平方的和 ( 3/10) 平方 ( 3/10) 平方 (1/10) 平方 将每个 Actor 的分数作为多样性添加到列中。
我正在尝试简单的 pandas 操作,但没有成功。
编辑:
对于第一行, 我们的种族总数为 8
3 GreaterEuropean
1 British
2 WestEuropean
1 French
1 nordic
所以分数会是
1- [(3/8)^2 + (1/8)^2 + (2/8)^2 + (1/8)^2 + (1/8)^2]
最佳答案
您可以在这里使用 numpy 向量化,即
one = df.drop(['total_ethnicities'],1).values
# Select the values other than total_ethnicities
two = df['total_ethnicities'].values[:,None]
# Select the values of total_ethnicities
df['diversity'] = 1 - pd.np.sum((one/two)**2, axis=1)
# Divide the values of one by two, square them. Sum over the axis. Then subtract from 1.
df['diversity']
tconst
tt0000001 0.750000
tt0000002 0.666667
tt0000003 0.710744
tt0000004 0.666667
tt0000005 0.693878
Name: diversity, dtype: float64
关于Python - Pandas 数据操作来计算基尼系数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48559991/