groupby pandasデータフレームの算術演算

Question

私は40列と400000行のpandasデータフレームを持っています。私は3列のデータセットを作成しました。

ここでは、2つの列に基づいて％メトリックを計算する必要があります。 Pythonは、エラーがスローされます -

unsupported operand type(s) for /: 'SeriesGroupBy' and 'SeriesGroupBy' 

ここではサンプルコードです：

print sample_data 
    date part receipt bad_dollars total_dollars bad_percent 
0  1 123  22   40   100   NaN 
1  2 456  44   80   120   NaN 
2  3 134  33   30   150   NaN 
3  1 123  22   80   100   NaN 
4  5 456  45   40    90   NaN 
5  3 134  33   85   150   NaN 
6  7 123  24   70   120   NaN 
7  5 456  45   20    85   NaN 
8  9 134  35   50   300   NaN 
9  7 123  24   300   600   NaN 

sample_data_group = sample_data.groupby(['date','part','receipt']) 

sample_data_group['bad_percents']=sample_data_group['bad_dollars']/sample_data_group['total_dollars'] 

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'SeriesGroupBy' and 'SeriesGroupBy' 

は助けてください！

Answer 1

あなたはGROUPBYオブジェクトに適用されます使用してこの操作を行うことができます。

import pandas as pd 
import numpy as np 

cols = ['index', 'date', 'part', 'receipt', 'bad_dollars', 'total_dollars', 'bad_percent'] 
sample_data = pd.DataFrame([[0,  1, 123,  22,   40,   100,   np.nan], 
[1,  2, 456,  44,   80,   120,   np.nan], 
[2,  3, 134,  33,   30,   150,   np.nan], 
[3,  1, 123,  22,   80,   100,   np.nan], 
[4,  5, 456,  45,   40,    90,   np.nan], 
[5,  3, 134,  33,   85,   150,   np.nan], 
[6,  7, 123,  24,   70,   120,   np.nan], 
[7,  5, 456,  45,   20,    85,   np.nan], 
[8,  9, 134,  35,   50,   300,   np.nan], 
[9,  7, 123,  24,   300,   600,   np.nan]], columns = cols).set_index('index', drop = True) 

sample_data_group = sample_data.groupby(['date','part','receipt']) 

xx = sample_data_group.apply(lambda x: x.assign(bad_percent = x.bad_dollars/x.total_dollars))\ 
         .reset_index(['date','part', 'receipt'], drop = True)