python - Pandas 将行值除以聚合总和，条件由其他单元格设置

嗨，希望得到一些帮助，我有两列 Dataframe df 作为；

Source ID
1      2
2      3
1      2
1      2
1      3
3      1

我的目的是对源进行分组，并根据分组的源将 ID 单元格除以总数，并将其附加到原始数据框，以便新列看起来像；

   Source ID  ID_new
    1      2  2/9
    2      3  3/3
    1      2  2/9
    1      2  2/9
    1      3  3/9
    3      1  3/1

我已经到了；

df.groupby('Source ID')['ID'].sum()

获得 ID 的总数，但我不确定下一步要去哪里。

最佳答案

试试这个:

In [79]: df.assign(ID_new=df.ID/df.groupby('Source').ID.transform('sum'))
Out[79]:
   Source  ID    ID_new
0       1   2  0.222222
1       2   3  1.000000
2       1   2  0.222222
3       1   2  0.222222
4       1   3  0.333333
5       3   1  1.000000

如果您需要它作为新的 持久性 列，您可以按照 comment 中的@jezrael 的建议进行操作:

In [81]: df['ID_new'] = df.ID/df.groupby('Source').ID.transform('sum')

In [82]: df
Out[82]:
   Source  ID    ID_new
0       1   2  0.222222
1       2   3  1.000000
2       1   2  0.222222
3       1   2  0.222222
4       1   3  0.333333
5       3   1  1.000000

关于python - Pandas 将行值除以聚合总和，条件由其他单元格设置，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/39387954/