パンダはトピックの奇妙さを計算する

Question

ここに私の仕事の非常に短い記述があります。私はこのようなデータフレームを持っています：df = pd.DataFrame([[2, 0], [2, 1], [1, 0], [1, 0], [1, 1], [3, 0]], columns=['topic', 'strange'])

すべてのトピックについて、「奇妙な」行の割合を計算する必要があります。結果は1 - 1/3, 2 - 1/2, 3 - 0のようになります。

私が出ている最も効率的な解決策は以下のとおりです。

a = df['topic'].value_counts() 
b = df[df['strange'] == 1]['topic'].value_counts() 
res = (b/a).fillna(0) 

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また、これは私は、これはスマートGROUPBY操作で容易に達成することができることを信じて、おそらくその醜い合理的パフォーマンスとではありません。

他に提案がありますか？より短いまたはより速い選択肢を探してください。 strangeは0または1のみであることが保証されている場合は

Answer 1

、あなただけの平均値をとることができます。

In [7]: df.groupby("topic").mean() 
Out[7]: 
     strange 
topic 
1  0.333333 
2  0.500000 
3  0.000000