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COUNT は、広く使用されているSQLの関数です。COUNT関数は、行数、もしくは配列のエンティティの数をカウントします。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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【Pandas】dfを条件2つで確率を出したい

niwatorinancha

総合スコア3

COUNT

COUNT は、広く使用されているSQLの関数です。COUNT関数は、行数、もしくは配列のエンティティの数をカウントします。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2021/03/30 07:07

編集2021/03/30 07:32

データフレームから特定の列で場合分けをして、別の条件を満たす確率を知りたいです(説明がわかりづらくてすみません)

前提・実現したいこと

dfは以下のようになっています。
. A B
0 a 0
1 b 0
2 c 0
3 b 1
4 c 0
5 a 2
6 c 0
7 c 2
8 b 1
9 a 0
10 c 0
11 b 0
12 a 0
13 a 0
14 b 0
15 c 0

この場合に、B列が0の確率を、A列の種類ごとに出したいです。
具体的には、a=80%、b=60%、c=80%という風に出したいのですがやり方がわかりません。
a,b,cという種類は実際には数百種類あるので条件分岐に手打ちはしたくないです。

知見のある方、よろしければご回答お願いいたします。

試したこと

all_A = df["A"].value_counts().to_dict()

for i in all_A:
i = df[(df["A"]== i) & (df["B"]== 0)].count()
print(i)

このようにすればそれぞれのAの種類について全体の数(all_A)とBが0の数をそれぞれ出せるのではないかと思ったのですが、このやり方だとそれぞれのAについて割り算の式を書く必要があり、Aの種類が増えた際にソースコードを書き直さないといけなくなってしまうと思いました。

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こういうのでできます。

python

1>>> print(df) 2 A B 30 a 0 41 b 0 52 c 0 63 b 1 74 c 0 85 a 2 96 c 0 107 c 2 118 b 1 129 a 0 1310 c 0 1411 b 0 1512 a 0 1613 a 0 1714 b 0 1815 c 0 19>>> df['mean'] = (df['B'] == 0).astype(int) 20>>> df[['A','mean']].groupby('A').mean() 21 mean 22A 23a 0.800000 24b 0.600000 25c 0.833333

投稿2021/03/30 07:38

ppaul

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