python - 将函数应用于 pandas 中的分组数据计数

Question

>>> new_confirmIOC.groupby(['ErrorCode','ResponseType']).OrderID.count()
ErrorCode  ResponseType        
0          CANCEL_ORDER_CONFIRM    80
           TRADE_CONFIRM           31
1          CANCEL_ORDER_CONFIRM    80
           TRADE_CONFIRM           31

如何添加占总数的百分比 例如，ErrorCode 0 为 80/111、31/111 等

我试过了

new_confirmIOC.groupby(['ErrorCode','ResponseType']).OrderID.count().apply(lambda x: x / x.sum())

但它给了我

ErrorCode  ResponseType        
0          CANCEL_ORDER_CONFIRM    1
           TRADE_CONFIRM           1
1          CANCEL_ORDER_CONFIRM    1
           TRADE_CONFIRM           1
Name: OrderID, dtype: int64

Answer 1

我认为您需要按第一级进行groupby并除以sum:

df = new_confirmIOC.groupby(['ErrorCode','ResponseType']).OrderID.count()
df = df.groupby(level='ErrorCode').apply(lambda x: x / x.sum())
print (df)
ErrorCode  ResponseType        
0          CANCEL_ORDER_CONFIRM    0.720721
           TRADE_CONFIRM           0.279279
1          CANCEL_ORDER_CONFIRM    0.720721
           TRADE_CONFIRM           0.279279
Name: val, dtype: float64

另一个解决方案 transform :

df = df.div(df.groupby(level='ErrorCode').transform('sum'))
print (df)
ErrorCode  ResponseType        
0          CANCEL_ORDER_CONFIRM    0.720721
           TRADE_CONFIRM           0.279279
1          CANCEL_ORDER_CONFIRM    0.720721
           TRADE_CONFIRM           0.279279
Name: val, dtype: float64

谢谢FLab评论:

.count 的结果是一个 Series，因此 apply 函数将逐个元素进行操作。 (不像 pandas DataFrame 那样在整个列上)。