14

我的问题是如何计算 pandas 中多个变量的频率。我有这个数据框：

d1 = pd.DataFrame( {'StudentID': ["x1", "x10", "x2","x3", "x4", "x5", "x6",   "x7",     "x8", "x9"],
                       'StudentGender' : ['F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M'],
                 'ExamenYear': ['2007','2007','2007','2008','2008','2008','2008','2009','2009','2009'],
                 'Exam': ['algebra', 'stats', 'bio', 'algebra', 'algebra', 'stats', 'stats', 'algebra', 'bio', 'bio'],
                 'Participated': ['no','yes','yes','yes','no','yes','yes','yes','yes','yes'],
                  'Passed': ['no','yes','yes','yes','no','yes','yes','yes','no','yes']},
                  columns = ['StudentID', 'StudentGender', 'ExamenYear', 'Exam', 'Participated', 'Passed'])

到以下结果

             Participated  OfWhichpassed
 ExamenYear                             
2007                   3              2
2008                   4              3
2009                   3              2

(1) 我尝试的一种可能性是计算两个数据帧并绑定它们

t1 = d1.pivot_table(values = 'StudentID', rows=['ExamenYear'], cols = ['Participated'], aggfunc = len)
t2 = d1.pivot_table(values = 'StudentID', rows=['ExamenYear'], cols = ['Passed'], aggfunc = len)
tx = pd.concat([t1, t2] , axis = 1)

Res1 = tx['yes']

(2) 第二种可能性是使用聚合函数。

import collections
dg = d1.groupby('ExamenYear')
Res2 = dg.agg({'Participated': len,'Passed': lambda x : collections.Counter(x == 'yes')[True]})

 Res2.columns = ['Participated', 'OfWhichpassed']

至少可以说这两种方式都很尴尬。 这是如何在 pandas 中正确完成的？

PS：我也尝试了value_counts而不是collections.Counter但无法让它工作

供参考：几个月前，我 在这里向 R 提出了类似的问题，plyr可以提供帮助

- - 更新 - - -

用户DSM是对的。所需的表格结果有误。

(1) 选项一的代码是

 t1 = d1.pivot_table(values = 'StudentID', rows=['ExamenYear'], aggfunc = len)
 t2 = d1.pivot_table(values = 'StudentID', rows=['ExamenYear'], cols = ['Participated'], aggfunc = len)
 t3 = d1.pivot_table(values = 'StudentID', rows=['ExamenYear'], cols = ['Passed'], aggfunc = len)

 Res1 = pd.DataFrame( {'All': t1,
                       'OfWhichParticipated': t2['yes'],
                     'OfWhichPassed': t3['yes']})

它会产生结果

             All  OfWhichParticipated  OfWhichPassed
ExamenYear                                         
2007          3                    2              2
2008          4                    3              3
2009          3                    3              2

(2) 对于选项 2，感谢用户h​​errfz，我想出了如何使用 value_count 并且代码将是

Res2 = d1.groupby('ExamenYear').agg({'StudentID': len,
                                 'Participated': lambda x: x.value_counts()['yes'],
                                 'Passed': lambda x: x.value_counts()['yes']})

Res2.columns = ['All', 'OfWgichParticipated', 'OfWhichPassed']

这将产生与 Res1 相同的结果

我的问题仍然存在：

使用选项 2，是否可以两次使用相同的变量（用于另一个操作？）可以为结果变量传递自定义名称吗？

----一个新的更新----

我终于决定使用我理解的更灵活的应用程序。

4

4 回答 4

12

我最终决定使用apply。

我正在发布我想出的东西，希望它对其他人有用。

根据我从 Wes 的《Python for Data analysis》一书中的理解

  • apply比 agg 和 transform 更灵活，因为您可以定义自己的函数。
  • 唯一的要求是函数返回一个pandas 对象或一个标量值。
  • 内部机制：在分组对象的每一块上调用该函数 abd 结果使用pandas.concat粘合在一起
  • 最后需要“硬编码”你想要的结构

这是我想出的

def ZahlOccurence_0(x):
      return pd.Series({'All': len(x['StudentID']),
                       'Part': sum(x['Participated'] == 'yes'),
                       'Pass' :  sum(x['Passed'] == 'yes')})

当我运行它时： 

 d1.groupby('ExamenYear').apply(ZahlOccurence_0)

我得到正确的结果

            All  Part  Pass
ExamenYear                 
2007          3     2     2
2008          4     3     3
2009          3     3     2

这种方法还可以让我将频率与其他统计数据结合起来

import numpy as np
d1['testValue'] = np.random.randn(len(d1))

def ZahlOccurence_1(x):
    return pd.Series({'All': len(x['StudentID']),
        'Part': sum(x['Participated'] == 'yes'),
        'Pass' :  sum(x['Passed'] == 'yes'),
        'test' : x['testValue'].mean()})


d1.groupby('ExamenYear').apply(ZahlOccurence_1)


            All  Part  Pass      test
ExamenYear                           
2007          3     2     2  0.358702
2008          4     3     3  1.004504
2009          3     3     2  0.521511

我希望其他人会发现这很有用

于 2013-03-25T09:38:12.973 回答
9

您可以使用 pandas交叉表函数，该函数默认计算两个或多个变量的频率表。例如，

> import pandas as pd
> pd.crosstab(d1['ExamenYear'], d1['Passed'])
Passed      no  yes
ExamenYear         
2007         1    2
2008         1    3
2009         1    2

margins=True如果您还想查看每行和每列的小计，请使用该选项。

> pd.crosstab(d1['ExamenYear'], d1['Participated'], margins=True)
Participated  no  yes  All
ExamenYear                
2007           1    2    3
2008           1    3    4
2009           0    3    3
All            2    8   10
于 2016-08-19T05:59:41.527 回答
8

这：

d1.groupby('ExamenYear').agg({'Participated': len, 
                              'Passed': lambda x: sum(x == 'yes')})

恕我直言，看起来并不比 R 解决方案更尴尬。

于 2013-03-23T17:41:51.737 回答
1

我喜欢使用另一种方法来解决类似问题，它使用groupbyand unstack：

d1 = pd.DataFrame({'StudentID': ["x1", "x10", "x2","x3", "x4", "x5", "x6",   "x7",     "x8", "x9"],
                   'StudentGender' : ['F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M'],
                   'ExamenYear': ['2007','2007','2007','2008','2008','2008','2008','2009','2009','2009'],
                   'Exam': ['algebra', 'stats', 'bio', 'algebra', 'algebra', 'stats', 'stats', 'algebra', 'bio', 'bio'],
                   'Participated': ['no','yes','yes','yes','no','yes','yes','yes','yes','yes'],
                   'Passed': ['no','yes','yes','yes','no','yes','yes','yes','no','yes']},
                  columns = ['StudentID', 'StudentGender', 'ExamenYear', 'Exam', 'Participated', 'Passed'])

（这只是上面的原始数据）

d2 = d1.groupby("ExamenYear").Participated.value_counts().unstack(fill_value=0)['yes']
d3 = d1.groupby("ExamenYear").Passed.value_counts().unstack(fill_value=0)['yes']
d2.name = "Participated"
d3.name = "Passed"

pd.DataFrame(data=[d2,d3]).T
            Participated  Passed
ExamenYear                      
2007                   2       2
2008                   3       3
2009                   3       2

这个解决方案比上面使用 apply 的解决方案稍微麻烦一些，但我觉得这个解决方案更容易理解和扩展。

于 2016-06-06T09:02:33.713 回答