另一列中的Pandas除以职业

yruzcnhs 于 2023-10-14 发布在其他

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我试图将一列除以另一列中某个票号的占用量。

虽然在这里并不完全清楚，但票价是由共享一个票号的乘客总数组成的，所以我想将其分割以获得个人票价。我希望输出结果是票价除以相同票号的乘客总数。是在新列中还是在已经存在的Fare列中是次要的。应该计算出现次数的列是“机票”，“票价”列应该除以特定“机票”值下的条目数量。
完整的数据集可在这里：https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv
到目前为止，我已经尝试在字典中输入occupational并使用value_counts（）方法，但我一直遇到一个不可散列的对象错误。
感谢您的帮助！

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77249425/pandas-dividing-by-occurences-in-another-column

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按热度按时间

bzzcjhmw1#

使用groupby_transform将size广播到每一行，然后您可以将单个Fare除以同一张票的数量：

# df['NumTickets'] = df.groupby('Ticket').transform('size')  # For demo purpose only
df['FarePerTicket'] = df['Fare'] / df.groupby('Ticket').transform('size')

输出量：

>>> df[['Ticket', 'Fare', 'NumTickets', 'FarePerTicket']]
               Ticket     Fare  NumTickets  FarePerTicket
0           A/5 21171   7.2500           1         7.2500
1            PC 17599  71.2833           1        71.2833
2    STON/O2. 3101282   7.9250           1         7.9250
3              113803  53.1000           2        26.5500  # 2 tickets 113803
4              373450   8.0500           1         8.0500
..                ...      ...         ...            ...
886            211536  13.0000           1        13.0000
887            112053  30.0000           1        30.0000
888        W./C. 6607  23.4500           2        11.7250  # 2 tickets W./C. 6607
889            111369  30.0000           1        30.0000
890            370376   7.7500           1         7.7500

门票数量：

>>> df.value_counts('Ticket')
Ticket
1601        7
CA. 2343    7
347082      7
CA 2144     6
347088      6
           ..
345572      1
345364      1
343276      1
343275      1
347464      1
Name: count, Length: 681, dtype: int64

替代（不推荐）：

df['Fare'] / df['Ticket'].map(df.value_counts('Ticket'))

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