如何计算dataframe pandas-python中的条件概率值?

Question

我想计算评级栏中评级的条件概率（'A'，'B'，'C'）。

    company     model    rating   type
0   ford       mustang     A      coupe
1   chevy      camaro      B      coupe
2   ford       fiesta      C      sedan
3   ford       focus       A      sedan
4   ford       taurus      B      sedan
5   toyota     camry       B      sedan

输出：

Prob(rating=A) = 0.333333 
Prob(rating=B) = 0.500000 
Prob(rating=C) = 0.166667 

Prob(type=coupe|rating=A) = 0.500000 
Prob(type=sedan|rating=A) = 0.500000 
Prob(type=coupe|rating=B) = 0.333333 
Prob(type=sedan|rating=B) = 0.666667 
Prob(type=coupe|rating=C) = 0.000000 
Prob(type=sedan|rating=C) = 1.000000 

任何帮助，谢谢。。！！

Answer 1

对于缺少对的add0值，需要添加^{}：

mux = pd.MultiIndex.from_product([df['rating'].unique(), df['type'].unique()])
s = (df.groupby(['rating', 'type']).count() / df.groupby('rating').count())['model']
s = s.reindex(mux, fill_value=0)
print (s)
A  coupe    0.500000
   sedan    0.500000
B  coupe    0.333333
   sedan    0.666667
C  coupe    0.000000
   sedan    1.000000
Name: model, dtype: float64

还有另一个解决方案，谢谢Zero：

s.unstack(fill_value=0).stack()