Панда: сделать сводную таблицу с процентом

У меня есть dataframeПанда: сделать сводную таблицу с процентом

ID,url,used_at,active_seconds,domain 
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,mazdaspb.ru,2015-01,6,mazdaspb.ru 
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,mazdaspb.ru/cars/mazda-cx-5/crossover/overview,2015-01,12,mazdaspb.ru 
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,mazdaspb.ru/cars/mazda-cx-5/crossover/overview,2015-01,19,mazdaspb.ru 
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,vw-stat.ru,2015-01,40,vw-stat.ru 
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,vw-stat.ru/models/new_tiguan,2015-01,12,vw-stat.ru 
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,vw-stat.ru/models/new_tiguan/comps,2015-01,48,vw-stat.ru 
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,vw-stat.ru/models/new_tiguan/comps/new_tiguan_track_field,2015-01,4,vw-stat.ru 
61a77f9e5fd52a50c10cd2d4d886ec68,vw-stat.ru/models/new_tiguan/comps/new_tiguan_track_field?engine_type=DIESEL&DIESEL=engines_4e53a3c8e986d,2015-01,78,vw-stat.ru 
41c2fd7a372729dfe336e44730169f28,avito.ru/saratov/avtomobili_s_probegom/volkswagen/golf?f=188_886b887,2015-01,8,avito.ru 
41c2fd7a372729dfe336e44730169f28,avito.ru/saratov/avtomobili_s_probegom/volkswagen/golf?f=188_886b887,2015-01,1,avito.ru 
41c2fd7a372729dfe336e44730169f28,avito.ru/saratov/avtomobili_s_probegom/volkswagen/golf?f=188_886b887,2015-01,2,avito.ru

Мне нужно сделать сводную таблицу, и есть должна быть значением процента от всего уникального идентификатора. я могу получить

group = pd.pivot_table(df, index='used_at', columns='domain', values='ID', aggfunc=(lambda x: x.count()))

но возвращать количество уникального идентификатора для каждого домена на каждый месяц. Как я могу преобразовать это в процент?

источник

2016-10-28 Petr Petrov

IIUC вы можете использовать параметр margins для значений суммы в pivot_table, а затем разделить все значения последней строки All по div:

group = pd.pivot_table(df, 
         index='used_at', 
         columns='domain', 
         values='ID', 
         aggfunc=len, 
         margins=True) 
print (group) 
domain avito.ru mazdaspb.ru vw-stat.ru All 
used_at           
2015-01  3.0   3.0   5.0 11.0 
All   3.0   3.0   5.0 11.0 

print (group.iloc[:-1]) 
domain avito.ru mazdaspb.ru vw-stat.ru All 
used_at           
2015-01  3.0   3.0   5.0 11.0 

print (group.iloc[-1]) 
domain 
avito.ru  3.0 
mazdaspb.ru  3.0 
vw-stat.ru  5.0 
All   11.0 
Name: All, dtype: float64 

print (group.iloc[:-1].div(group.iloc[-1], axis=1) * 100) 
domain avito.ru mazdaspb.ru vw-stat.ru All 
used_at           
2015-01  100.0  100.0  100.0 100.0

раствора с разрывом по индивидуальным графа с div и mul:

group = pd.pivot_table(df, index='used_at', columns='domain', values='ID', aggfunc=len) 
      .div(len(df.index)) 
      .mul(100) 
print (group) 

domain avito.ru mazdaspb.ru vw-stat.ru 
used_at          
2015-01 27.272727 27.272727 45.454545

источник

2016-10-28 09:33:52 jezrael

это хорошо! Спасибо!) –

Разделите индивидуальные значения счета, полученные с общим количеством строк DF, чтобы получить процентное распределение Тион, как показано:

func = lambda x: 100*x.count()/df.shape[0] 
pd.pivot_table(df, index='used_at', columns='domain', values='ID', aggfunc=func)

источник

2016-10-28 09:35:20

Панда: сделать сводную таблицу с процентом

ответ

Смежные вопросы