熊猫数据框中的百分比匹配答案

【问题标题】：Percentage match in pandas Dataframe熊猫数据框中的百分比匹配
【发布时间】：2016-12-16 06:31:23
【问题描述】：

是否有一个函数可以告诉 pandas DataFrame 中匹配的百分比或数量而不做这样的事情......

len(trace_df[trace_df['ratio'] > 0]) / len(trace_df)
0.189

len(trace_df[trace_df['ratio'] <= 0]) / len(trace_df)
0.811

必须有一种更 Pythonic 或至少优雅的方式来做到这一点。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

找出一列的真实百分比的最 Pythonic 方法是简单地取布尔表达式的平均值。

(trace_df['ratio'] > 0).mean()

【讨论】：

【解决方案2】：

Ted 的回答很好，当然，只需将此回答视为对此的详细说明。如果有缺失值（通常是这样），请注意它们也将被视为 False，因为 pandas 只跟踪浮点数的缺失值，而不是布尔值。

ser = pd.Series([-1,1,np.nan])
(ser > 0).mean()
0.33333333333333331

同样，如果没有缺失值，Jezrael 提出的好观点仅适用于 Ted 的答案。（在这种情况下，您将有 .333 + .333 != 1）

这不一定是错误的（这与您的答案产生的相同），但如果您有缺失值，您可能更愿意在 Ted 的答案中添加一些额外的代码：

(ser[ser.notnull()] > 0).mean()
0.5

我希望这不会被认为是 nit，但我认为这里值得注意，因为 mean() 的默认行为是排除缺失值，但是当您采用这样的布尔值的平均值时，您实际上是包括缺失值，可能导致意外结果。

【讨论】：