Python和创建Pandas列的柱状图，缺少值

Question

具有以下数据框架：

   name  value  count  total_count
0     A      0      1           20
1     A      1      2           20
2     A      2      2           20
3     A      3      2           20
4     A      4      3           20
5     A      5      3           20
6     A      6      2           20
7     A      7      2           20
8     A      8      2           20
9     A      9      1           20
----------------------------------
10    B      0     10           75
11    B      5     30           75
12    B      6     20           75
13    B      8     10           75
14    B      9      5           75

我希望将数据枢轴，按名称值对每一行进行分组，然后根据聚合到回收箱中的value & count列创建列。

解释:我有10个可能的值，范围为0-9，并不是每个组中都有所有的值。在上面的示例组中，B缺少值1,2,3,4,7。我想创建一个有5个回收箱的直方图，忽略丢失的值，并计算每个回收站的计数百分比。结果会是这样的：

  name       0-1  2-3  4-5  6-7       8-9
0    A  0.150000  0.2  0.3  0.2  0.150000
1    B  0.133333  0.0  0.4  0.4  0.066667

例如，对于A组的bin 0-1，计算为0,1 (1+2)值的计数之和，除以A的total_count。

  name       0-1
0    A       (1+2)/20 = 0.15

我正在研究hist法和这个StackOverflow问题，但仍然在努力找出正确的方法。

Answer 1

为了得到确切的结果，你可以试试这个。

bins=range(10)
res = df.groupby('name')['count'].sum()
intervals = pd.cut(df.value, bins=bins, include_lowest=True)
df1 = (df.groupby([intervals,"name"])['count'].sum()/res).unstack(0)

df1.columns = df1.columns.astype(str)  # convert the cols to string
df1.columns = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i']  # rename the cols
cols = ['a',"b","d","f","h"]

df1 = df1.add(df1.iloc[:,1:].shift(-1, axis=1), fill_value=0)[cols]
print(df1)

稍后您可以手动重命名科尔。

# Output:
           a         b     d        f        h 
name                    
   A    0.150000    0.2   0.3   0.200000    0.15
   B    0.133333    NaN   0.4   0.266667    0.20

可以使用NaN替换df1.fillna("0.0")值。

Answer 2

使用pd.cut对您的特性进行装箱，然后使用df.groupby().count()和.unstack()方法获取您要查找的数据。在分组期间，您可以使用任何聚合函数(.sum()、.count()等)来获得您想要的结果。如果您正在寻找一个示例，下面的代码可以工作。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    data ={'name': ['Group A','Group B']*5,
           'number': np.arange(0,10), 
           'value': np.arange(30,40)})
df['number_bin'] = pd.cut(df['number'], bins=np.arange(0,10))
# Option 1: Sums
df.groupby(['number_bin','name'])['value'].sum().unstack(0)
# Options 2: Counts
df.groupby(['number_bin','name'])['value'].count().unstack(0)

原始数据中的空值不会影响结果。