根据对列中每个不同值具有特定条件的行计算 Pandas Dataframe 中的 perc

Question

我有一个带有示例值的数据框，如下所示`col1   col2 A     ['1','2','er'] A     [] B     ['3','4','ac'] B     ['5'] C     []`我想计算 col1 中每个值的总行数与 col2 中非空列表的总行数的百分比。如果 col1 中只有一个值，我就能做到。我正在寻找一种迭代地执行此操作的解决方案。谢谢您的帮助。

Answer 1

我相信您需要比较更大的列表长度0，转换为数字然后聚合mean：

df1 = df['col2'].str.len().gt(0).view('i1').groupby(df['col1']).mean().reset_index(name='%')

print (df1)

  col1    %

0    A  0.5

1    B  1.0

2    C  0.0