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be_yaann

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python でデータ分析を勉強中です。
CSV から取得したデータを使って各データの割合を出そうとしています。
データ全体を使った割引は出せるのですが、グループ化したデータを使って出すことが出来ません。
データ全体の割合は下記のように出しています。

df = pd.read_csv('data/test.csv',encoding="utf-8")
df_cond = df.loc[:, 'status']
df_cond.value_counts(normalize=True)


データの作りを変えれば value_counts で出せると思いますので、データの作り変え方についてご教授頂けないでしょうか。

元のデータ

no type status
1 a off
2 a on
3 a on
4 a off
5 a off
6 b off
7 b on
8 b off
9 b off
10 b off
11 c off

期待する戻り値

type status %
a on 40
a off 60
b on 20
b off 80
c off 100

詰まっている箇所
元のデータから下記のデータに変換する処理

a b c
off off off
on on nan
on off nan
off off nan
off off nan

pythonの勉強をはじめたところでソースが全く思い浮かびません。
よろしくお願い致します。

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回答 2

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+2

ret = df.groupby('type')['status'].apply(lambda d: d.value_counts(normalize=True)*100)
#a     on      40.0
#      off     60.0
#b     on      20.0
#      off     80.0
#c     on       0.0
#      off    100.0
#Name: status, dtype: float64


で良いかと思います。
ただし、上記の結果は MultiIndexのSeriesで得られますので、DataFrameに変換する必要があるのであれば

ret = ret.reset_index().rename(columns={'level_1':'status', 'status':'rate'})
#  type status   rate
#0    a    off   60.0
#1    a     on   40.0
#2    b    off   80.0
#3    b     on   20.0
#4    c    off  100.0


のようにIndexを剥がして Column名を修正するとよいのではないでしょうか。

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  • 2019/12/13 15:04

    ありがとうございます。
    意図した通りの結果をとれました。
    またMultiIndexの処理の方法まで記載していただき、助かります

    キャンセル

0

>>> df.groupby(['type'])['status'].agg('value_counts', normalize=True)
type  status
a     off       0.6
      on        0.4
b     off       0.8
      on        0.2
c     off       1.0
Name: status, dtype: float64

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    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2019/12/13 15:03

    ありがとうございます。
    意図した通りの結果になりました。

    キャンセル

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