python - 在对应于另外两个列及其关系的列中划分2行(Python)

我有一个如下所示的数据框，我想要的是对“ nom_1”列中的每个元素进行对应的target_1到target_0的除法。因此，对于"Circle"，对于"id"的"target_1"是9168，对于"id"的"target_0"是28152。我需要除以9168/28152。我可以手动执行此操作，但是我需要将其自动化，因为会有更多具有不同唯一值的数据框。

结果，我需要创建一个看起来像这样的字典：

{'Circle': 0.3705589911482963, 'Polygon': 0.34775978284076003, 'Square': 0.5312055617001106, 'Star': 0.19850208121615415, 'Trapezoid': 1.5383163853653423}

注意：这些数字并不代表实际结果，只是我想要的格式

到目前为止，这是我的代码：

    nom_1  target     id
0      Circle       0  28152
1      Circle       1   9168
2     Polygon       0  24741
3     Polygon       1  11402
4      Square       0  32787
5      Square       1  16810
6        Star       0  31645
7        Star       1  14259
8   Trapezoid       0  71833
9   Trapezoid       1  29348
10   Triangle       0  19078
11   Triangle       1  10777

nom_1_dat = train.groupby(["nom_1","target"]).count()[["id"]].reset_index()

print(nom_1_dat)

nom_1_dict = {}
i_list = []
for i,element in enumerate(nom_1_dat["nom_1"]):
    i_list.append(i)
for i,element in enumerate(nom_1_dat["nom_1"]):
    if (i+1) < max(i_list):
        nom_1_dict[element] = (nom_1_dat["id"][i+1])/(nom_1_dat["id"][i])

print(nom_1_dict)

最佳答案

给定以下数据框：

df=pd.DataFrame([['Circle', 'Circle', 'Polygon', 'Polygon'], [0, 1, 0, 1], [28152, 9168, 24741, 11402]], ['nom_1', 'target', 'id']).T
     nom_1 target     id
0   Circle      0  28152
1   Circle      1   9168
2  Polygon      0  24741
3  Polygon      1  11402

使用groupby.agg尝试以下代码：

df_res = df.groupby('nom_1').agg({'id': lambda row_id: row_id[1]/row_id[0]})

或等效地，使用groupby.apply：

df_res = df.groupby('nom_1').apply(lambda row: (row[row.target==1]['id'].iloc[0]/row[row.target==0]['id'].iloc[0]))

在两种情况下都给出：

               id
nom_1
Circle   0.325661
Polygon  0.460854

如果要将结果转换为字典：

dict_res = df_res.to_dict()['id']
# output: {'Circle': 0.3256606990622336, 'Polygon': 0.46085445212400467}

关于python - 在对应于另外两个列及其关系的列中划分2行(Python)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/58079413/