python - 计算数据框熊猫中所有联盟的百分比

Question

我有看起来像的数据框（实际框架的年份从 1990 年到 2020 年）：

年	Chains_Normalize	Alliance_Name
1990	0.000	盖恩特公司
1990	0.000	凯尔公司
1990	0.000	新公司
1991	13.222	悲伤公司
1991	18.152	第二公司
1991	16.333	新公司
1992	19.212	没有公司
1992	0.000	第三公司
1992	14.332	第四公司

如果 Chains_Normalize 不为 0，我必须计算每年的联盟百分比。（这个想法是计算每年数据框中所有联盟的百分比）

结果将如下所示：

Year  Percentage
1990  0.000
1991  33.333
1992  22.222

1990 的联盟全部为零，百分比为 0。

1991 年有 3 个非零联盟和 (3/9)*100 = 33.333

1992 年有 2 个非零联盟和 (2/9)*100 = 22.222

标签： pythonpandasdataframegroup-bypandas-groupby

Answer 1

只需计算每年的非零值，然后除以长度df并乘以 100（您已经手动使用(N/9)*100）：

>>> df['Chains_Normalize'].ne(0).groupby(df['Year']).sum() / len(df) * 100
Year
1990     0.000000
1991    33.333333
1992    22.222222
Name: Chains_Normalize, dtype: float64

这是有效的，因为df['Chains_Normalize'].ne(0)返回一系列布尔值，其中联盟非零，然后您可以求和：

>>> df['Chains_Normalize'].ne(0)
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5     True
6     True
7    False
8     True
Name: Chains_Normalize, dtype: bool