我有一个数据框架,里面有多年来参加比赛的运动员的信息。我需要确定参加过冬季和夏季奥运会的运动员的比例。
数据帧是这样的:
ID, Name, Sex, Age, Height, Weight, Games, Year, Season, City
每个ID编号代表一个运动员,在Season列中,您可以选择Winter或Summer。我想我需要找到一种方法来计算具有Winter和Summer的ID,并将其除以运动员总数。
有什么想法吗?
发布于 2019-12-16 01:40:21
试试这个:
df_both = df.groupby(['ID','Season'])['ID'].count().unstack().fillna(0)
print (len(df_both.loc[(df_both['Summer'] > 0) & (df_both['Winter'] > 0)]) / len(df))发布于 2019-12-15 23:34:15
下面是一个示例:
import pandas as pd
from io import StringIO
data = """
ID,Season
A,Winter
A,Summer
B,Summer
C,Winter
C,Summer
D,Summer
E,Winter
"""
df = pd.read_csv(StringIO(data),sep=',')
df=df.groupby('ID')['Season'].value_counts().unstack().fillna(0)
print(df.loc[(df['Summer'] >0) & (df['Winter'] >0)])结果:只有Id和Id参加过冬季和夏季奥运会。
Season Summer Winter
ID
A 1.0 1.0
C 1.0 1.0https://stackoverflow.com/questions/59344408
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