要素ごとに全体の個数、特定条件の個数を数えてその割合を計算させたい

Question

前提・実現したいこと

Python初心者です。現在excelファイルをソースにデータ処理を行っております。
添付写真のようなデータをもとに、最終的にはNameごとに
①全Outcome数
②Outcome行の"Strike","In Play","Error"の個数の合計
③全Outcome数に対する②の個数の％

以上3点を出力したいと考えております。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'sum'

該当のソースコード

df_b=df.groupby("Name")["Outcome"].apply(lambda x:(x=="Strike","In Play","Error").sum()).reset_index(name="count")
df_b

試したこと

まだ序盤ですが躓いております。x==の完全一致のところは、例えば"Strike"のみであればエラーは発生しませんでした。sum関数の特性？なのかなと思いますが、そのほかの方法含めご教示の程お願い致します。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

vsCodeを使用しております。

Answer 1

集計はapplyでもできますが、aggの方がわかりやすいです。
あと、複数との一致を調べるにはisinを使います。

df_b = df.groupby("Name")["Outcome"].agg(
    count1='count',
    count2=lambda s: s.isin(["Strike", "In Play", "Error"]).sum())
df_b['ratio'] = df_b['count2'] / df_b['count1']

Comments

[8960]

ありがとうございます！無事できました。

Answer 2

こういう感じです。

>>> print(df)
   Name Outcome  count
0   T    S       1
1   T    B       1
2   T    I       1
3   T    E       1
4   T    S       1
5   K    S       1
6   K    I       1
7   K    E       1
8   K    S       1
9   K    B       1
10  K    B       1
>>> df['count'] = 1
>>> print(df.groupby("Name")['count'].sum())
Name
K    6
T    5
Name: count, dtype: int64
>>> df2 = df.groupby(["Name", "Outcome"]).sum().reset_index()
>>> df2['%'] = pd.concat([d['count']/d['count'].sum() for _, d in (df2.groupby("Name"))])
>>> print(df2)
  Name Outcome  count  %
0  K    B       2      0.333333
1  K    E       1      0.166667
2  K    I       1      0.166667
3  K    S       2      0.333333
4  T    B       1      0.200000
5  T    E       1      0.200000
6  T    I       1      0.200000
7  T    S       2      0.400000

Comments

[8960]

ご回答ありがとうございます！
説明足らずでおりました。
最終的な出力としては、「全outcome数に対する"Strike","In Play","Error"の個数の合計の割合」ですのでName一つにつき、一行のみの％で収まる感じですね。
以下のような感じです。

Takahashi　5　4　80％
Kubo　　　6　4　6７％
.
.
.

[ppaul]

それなら、

df['count'] = 1
df['count'] = df['count'].where(df['Outcome']!='B', 0)
df2 = df.groupby('Name').mean()
です。