我的数据帧:
df = pd.DataFrame({'company': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A','B','B','B','B','B'],
'offered': [1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1],
'accepted': [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0]})
company offered accepted
0 A 1 0
1 A 1 1
2 A 0 0
3 A 1 1
4 A 1 1
5 B 1 0
6 B 0 0
7 B 0 0
8 B 1 1
9 B 1 0
我希望我的最终结果如下所示:
df2 = df.groupby('company')[['offered', 'accepted']].agg('sum')
df2['accept_rate'] = df2['accepted']/df2['offered']
df2
offered accepted accept_rate
company
A 4 3 0.750000
B 3 1 0.333333
但是,我希望一次完成(例如,使用lambda)。这是我试过的
df['accept_rate'] = df['accepted'] / df['offered']
df.groupby('company')[['offered', 'accepted', 'accept_rate']].agg({'offered': 'sum',
'accepted': 'sum',
'accept_rate': lambda x: df['accepted'].sum()/df['offered'].sum()})
offered accepted accept_rate
company
A 4 3 0.571429
B 3 1 0.571429
如您所见,接受率=0.571429适用于总公司/合并公司
如何使接受率看起来像我期望的最终结果
提前谢谢
你想要
assign
df.groupby('company').agg({'offered': 'sum', 'accepted': 'sum'}).assign(accept_rate=lambda x: x['accepted']/x['offered'])
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