パーセント

Question

日付でグループのエントリにして計算し、私は、次の生データ持っ方法：各日付の

df = 

MONTH DAY ID GROUP 
1  1  222 1 
1  1  111 2 
1  2  333 2 
... 
12  1  XXS 1 

を、私は1に等しいGroupを持つエントリの割合をcalcuateする必要があります。私はこのことから続行する方法がわからないので、私はこれを試してみましたが、それは期待される結果を与えるものではありません

date,percent 
01/01/16,50 
02/01/16,0 
... 

：結果は次の形式（日付はdd/mm/yyする必要があります）で新しいデータフレームでなければなりませんポイント。

は

new_df = df.groupby(['MONTH', 'DAY']).agg(['count']) 

UPDATE：

プリント（df.types）は、次の出力を与える形式dd/mm/yyで単一の列にdateを渡す方法とGROUP == 1を持つエントリの割合を計算する方法がわかりません：

：

MONTH     float64 
DAY      float64 
GROUP     float64 
ID      object 
date      datetime64[ns] 

これは本当データのサンプルです

MONTH DAY GROUP ID date 
1.0  4.0 2.0 00085163 2016-01-04 
1.0  4.0 1.0 000F9334 2016-01-04 
1.0  4.0 2.0 002744A2 2016-01-04 
1.0  4.0 2.0 00337BB1 2016-01-04 
1.0  4.0 2.0 00374DE5 2016-01-04 

Answer 1

UPDATE：整数GROUP列の "のfloat64" DTYPEのGROUP列

In [67]: df 
Out[67]: 
    MONTH DAY GROUP  ID 
0 1.0 4.0 2.0 00085163 
1 1.0 4.0 1.0 000F9334 
2 1.0 4.0 2.0 002744A2 
3 1.0 4.0 2.0 00337BB1 
4 1.0 4.0 2.0 00374DE5 

In [68]: (df.assign(date=pd.to_datetime(df.assign(YEAR=pd.datetime.now().year) 
    ...:         .loc[:, ['YEAR','MONTH','DAY']]) 
    ...:     .dt.strftime('%d/%m/%y')) 
    ...: .groupby('date', as_index=0)['GROUP'] 
    ...: .agg({'percent':lambda x: len(np.where(np.isclose(x,1))[0])/x.count()*100}) 
    ...:) 
    ...: 
Out[68]: 
     date percent 
0 04/01/16  20.0 

旧答えを：

In [40]: df.groupby(['MONTH', 'DAY'], as_index=0)['GROUP'].agg({'percent':lambda x: len(x[x==1])/x.count()*100}) 
Out[40]: 
    MONTH DAY percent 
0  1 1  50 
1  1 2  0 
2  12 1  100 

あなたは、単一の列として日付を必要とする場合：

In [50]: df['date'] = pd.to_datetime(df.assign(YEAR=pd.datetime.now().year).loc[:, ['YEAR','MONTH','DAY']]).dt.strftime('%d/%m/%y') 

In [51]: df 
Out[51]: 
    MONTH DAY ID GROUP  date 
0  1 1 222  1 01/01/16 
1  1 1 111  2 01/01/16 
2  1 2 333  2 02/01/16 
3  12 1 444  1 01/12/16 

In [52]: df.groupby('date', as_index=0)['GROUP'].agg({'percent':lambda x: len(x[x==1])/x.count()*100}) 
Out[52]: 
     date percent 
0 01/01/16  50 
1 01/12/16  100 
2 02/01/16  0 

Answer 2

これは非常に堅牢なソリューションですが、動作するようです：

temp = df.groupby(['MONTH', 'DAY']).agg({'GROUP': lambda x: float(len(x[x==1]))/x.count()*100}).astype(float).reset_index() 

print temp 
temp.rename(columns={'GROUP': 'PERCENT'}, inplace=True) 
temp['DATE'] = '2016-' + temp['MONTH'].map(int).map(str) + '-' + temp['DAY'].map(int).map(str) 
temp['DATE'] = temp['DATE'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x)) 

final = temp[['DATE', 'PERCENT']].set_index('DATE')