python - 如何获得与每个`user_id`相对应的每个标签值的比例

我得到一个数据框，如下所示：

    user_id label
0   937922  1
1   937922  2
2   937922  2
3   937922  2
4   1369473 1
5   1330642 2
6   1330642 2
7   1330642 1
8   1330642 1
9   411741  1
10  411741  1
11  1552476 2
12  1552476 1
13  1552476 1
... ...
... ...

我想得到label是2对应于每个user_id的比例，应该如下所示：

user_id label
937922  0.7500
1369473 0
1330642 0.5000
411741  0
1552476 0.3333

我知道我应该以某种方式使用pd.groupby并将其除以pd.groubpy(['user_id']).count()[['type']]。
但是我很难做到这一点，而且我无法搜索想要的东西。
如果不介意有人可以帮助我吗？
在此先感谢。

最佳答案

groupby和value_counts为您提供所有计数：

df.groupby('user_id').label.value_counts(normalize=True)

输出：

user_id  label
411741   1        1.000000
937922   2        0.750000
         1        0.250000
1330642  1        0.500000
         2        0.500000
1369473  1        1.000000
1552476  1        0.666667
         2        0.333333
Name: label, dtype: float64

关于python - 如何获得与每个`user_id`相对应的每个标签值的比例，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56764743/