我有一個(gè)包含幾個(gè)分類變量的Pandas DataFrame.例如：

import pandas as pd

d = {'grade':['A','B','C','A','B'],

'year':['2013','2013','2013','2012','2012']}

df = pd.DataFrame(d)

我想將其轉(zhuǎn)換為具有以下屬性的MultiIndex DataFrame：

>第一級(jí)索引是變量名稱(例如“等級(jí)”)

>二級(jí)指數(shù)是變量?jī)?nèi)的水平(例如’A’,’B’,’C’)

>一列包含’n’,即級(jí)別出現(xiàn)次數(shù)的計(jì)數(shù)

>第二列包含’比例’,該比例表示的比例.

例如：

有人可以建議一種創(chuàng)建這個(gè)MultiIndex DataFrame的方法嗎？

最佳答案 另一種方法可以使用melt和groupby：

df_out = df.melt().groupby(['variable','value']).size().to_frame(name='n')

df_out['proportion'] = df_out['n'].div(df_out.n.sum(level=0),level=0)

print(df_out)

輸出：

n proportion

variable value

grade A 2 0.4

B 2 0.4

C 1 0.2

year 2012 2 0.4

2013 3 0.6

并且,如果你真的想變得瘋狂并且在單行中做：

(df.melt().groupby(['variable','value']).size().to_frame(name='n')

.pipe(lambda x: x.assign(proportion = x[['n']]/x.groupby(level=0).transform('sum'))))

使用@Wen pct計(jì)算升級(jí)的解決方案：

(df.melt().groupby(['variable','value']).size().to_frame(name='n')

.pipe(lambda x: x.assign(proportion = x['n'].div(x.n.sum(level=0),level=0))))

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 分类变量转因子变量_python – 将分类变量的Pandas DataFrame转换为具有计数和比例的MultiIndex...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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