pandasで、カラム毎の合計値とその合計値が全体の何%になるかを知りたい

Question

前提・実現したいこと

pandasで、下記のように、カラム毎の合計値とその合計値が全体の何%になるかをです。
python、初学者です。

count      割合

1 790 0.603514
2 235 0.179526
3 159 0.121467
4 43 0.032850
5 22 0.016807
6 25 0.019099
7 16 0.012223
8 8 0.006112
11 11 0.008403

発生している問題・エラーメッセージ

関数を作って、DataFrameに入れて結合すればできましたが、
pandas、numpyの機能などで、もっと簡単に表示する方法はないでしょうか?

該当のソースコード

def cal_variable(df, variable):
    
    count_df = pd.DataFrame(df[variable].value_counts())
    mean_df = pd.DataFrame(df[variable].value_counts() / len(df[variable]))
    count_df.rename(columns={variable:'count'}, inplace=True)
    mean_df.rename(columns={variable:'割合'}, inplace=True)

    print(count_df.join(mean_df).sort_index())

サンプルデータ

index PassengerId Family
0 1 2
1 2 2
2 3 1
3 4 2
4 5 1

Comments

[meg_]

・コードは「コードの挿入」で記入してください。
・データサンプルも提示してください。

[k-4]

すみません。
修正しました。

Answer 1

いろいろ試した結果、こうなりました。
やりたいことは、Pclassの要素ごとに何件あるか、それは全体の何割かです。

rule = train_df.groupby(["Pclass"],as_index=False).count().loc[:, ["Pclass","Survived"]].rename(columns={"Survived":"count"})

rule['all'] = train_df.shape[0]
rule['Proportion'] = rule['count'] / rule['all'] 
rule.drop(columns=['all'], axis=1, inplace=True)
print(rule)

結果
Pclass count Proportion
0 1 214 0.240720
1 2 184 0.206974
2 3 491 0.552306

Answer 2

pandas.DataFrame.agg() をお使いください

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.agg.html

各列の sumとcount を同時に出力したい場合はこうなります。

print(df.agg(['sum','count']))

ただし上記の方法では、質問でのデータ出力例とは行と列が入れ替わっておりますので、問題あるようでしたら転置してください。

print(df.agg(['sum','count']).T)

---

【質問を修正】

質問を完全に勘違いしてたようです。データフレームのカラム毎（PassengerId, Family 毎 ）を同時に合計と平均を集計したいと思っておりました。

そうではなく PassengerId 毎に Family の集計をしたいということなのでしょうかね。
その場合は、pandas.DataFrame.groupby().agg() を使います。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.1/generated/pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.agg.html

con_df.groupby('PassengerId')['Family'].agg(['sum','mean'])

Comments

[k-4]

ご回答ありがとうございます。
やってみた処、下記のような結果になりました。
カラムの値ごとに集計したかったので、イメージがちょっと違いますね。うーむ

print(con_df['Family'].agg(['sum','count']))
→
sum 2466
count 1309
Name: Family, dtype: int64

print(con_df['Family'].agg(['sum','count']).T)
→
sum 2466
count 1309
Name: Family, dtype: int64

[magichan]

あー申し訳ありません、質問を勘違いしておりました。その場合は Series.groupby().agg() ですね。
回答を修正しますので、少しお待ち下さい。

[k-4]

大変申し訳ありません。
meanと平均の言葉の意味を勘違いしておりました。

私がやりたかったのは、
pandasで、カラム毎の合計値と平均を一緒につくりたいではなく、
pandasで、カラム毎の合計値とその合計値が全体の何%を占めているか、でした

まだ、始めたばかりで、知識が身についておらず、申し訳ありません
タイトルと記事内容は修正しておきます

[magichan]

うーん良くわからん。
まずは、「カラム毎の合計値」の部分の仕様を明確にしてください。
質問のデータの場合、
１回目の回答のようにカラム毎に「PassengerId」列毎の集計値、「Family」列毎の集計値をそれぞれ求めるｔいうことですか？それとも２回めの回答のように「PassengerId」の値ごとの「Family」列の集計値を求めることですか？

[k-4]

すみません。
わからなくなってきたので、少し整理させてください