我有一个 DataFrame,我希望在其上使用 groupby
,但我正在寻找一些不寻常的函数来进行聚合。我想让每个组中的观察百分比超过某个阈值。例如,阈值为 0 时,DataFrame
df = pd.DataFrame(dict(day=[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4], value=[0, 4, 0, 4, 0, 4, 0, 4, 0, 4]))
df
day value
0 1 0
1 1 4
2 1 0
3 2 4
4 2 0
5 2 4
6 3 0
7 3 4
8 3 0
9 4 4
应该变成
df_group = pd.DataFrame(dict(day=[1, 2, 3, 4], value=[.33, .67, .33, 1.0]))
df_group
day value
0 1 0.33
1 2 0.67
2 3 0.33
3 4 1.00
我还在处理一个相当大的数据集,所以我希望能将计算时间考虑在内。
最佳答案
>>> df.groupby('day')['value'].apply(lambda c: (c>0).sum()/len(c))
day
1 0.333333
2 0.666667
3 0.333333
4 1.000000
Name: value, dtype: float64
关于python - Pandas groupby : percentage above threshold,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28683498/