Wie erhält man die Prozentzahl basierend auf mehreren Spalten im Pandas Dataframe?

Question

Ich habe 20 Spalten in einem Datenrahmen. I Liste 4 von ihnen hier als Beispiel:

is_guarantee: 0 oder 1
Hotel_star: 0, 1, 2, 3, 4, 5
order_status: 40, 60, 80
Fahrt (Label): 0, 1, 2

is_guarantee hotel_star order_status journey 
0    0   5   60  0 
1    1   5   60  0 
2    1   5   60  0 
3    0   5   60  1 
4    0   4   40  0 
5    0   4   40  1 
6    0   4   40  1 
7    0   3   60  0 
8    0   2   60  0 
9    1   5   60  0 
10    0   2   60  0 
11    0   2   60  0 

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Aber das System müssen die Auftritts-Matrix wie das folgende Format Funktion zur Eingabe:

012.351.

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Kann irgendjemand helfen?

df1 = pd.DataFrame(index=range(0,20)) 
df1['is_guarantee'] = np.random.choice([0,1], df1.shape[0]) 
df1['hotel_star'] = np.random.choice([0,1,2,3,4,5], df1.shape[0]) 
df1['order_status'] = np.random.choice([40,60,80], df1.shape[0]) 
df1['journey '] = np.random.choice([0,1,2], df1.shape[0]) 

Answer 1

Ich glaube, Sie brauchen:

• reshape von melt und zählt erhalten, indem groupby mit size, Umformen von unstack
• dann teilen Summe pro Reihen und kommen MultiIndex-index:

---

df = (df.melt('journey') 
     .astype(str) 
     .groupby(['variable', 'journey','value']) 
     .size() 
     .unstack(1, fill_value=0)) 

df = (df.div(df.sum(1), axis=0) 
     .mul(100) 
     .add_prefix('journey_') 
     .set_index(df.index.map(' = '.join)) 
     .rename_axis(None, 1)) 

print (df) 

        journey_0 journey_1 
hotel_star = 2  100.000000 0.000000 
hotel_star = 3  100.000000 0.000000 
hotel_star = 4  33.333333 66.666667 
hotel_star = 5  80.000000 20.000000 
is_guarantee = 0 66.666667 33.333333 
is_guarantee = 1 100.000000 0.000000 
order_status = 40 33.333333 66.666667 
order_status = 60 88.888889 11.111111