本文介绍了 pandas groupby查找正确和错误的百分比的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我有一列网站:['Canada'，'USA'，'China'....
I have a column of sites: ['Canada', 'USA', 'China' ....]
每个站点在SITE列中出现多次，每个实例旁边是true或false值.
Each site occurs many times in the SITE column and next to each instance is a true or false value.
INDEX | VALUE | SITE
0 | True | Canada
1 | False | Canada
2 | True | USA
3 | True | USA
然后继续.
目标1:我想为每个网站查找VALUE列中True的百分比.
目标2:我想返回网站列表，其中VALUE列中的％True大于10％.
我如何使用groupby实现此目的?我只知道如何使用groupby查找每个站点的均值，这在这里无济于事.
How do I use groupby to achieve this? I only know how to use groupby to find the mean for each site which won't help me here.
推荐答案
类似以下内容:
In [13]: g = df.groupby('SITE')['VALUE'].mean()
In [14]: g[g > 0.1]
Out[14]:
SITE
Canada 0.5
USA 1.0
这篇关于 pandas groupby查找正确和错误的百分比的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！