Pandas: Prozente für jedes 'True'

[Schwarzer Wolf]

Ich Grüße Euch

Habe mal wieder ein ähnliches Problem wie vor ein paar Tagen:

Wie schaffe ich es, mir die Prozente für jedes 'True' anzeigen zu lassen, anstatt nur das 'endergebnis'?

Also in folgendem Beispiel:
'100, 50, 66.6, 75'

Habe schon einiges probiert wie 'pct_change', 'diff' ...

Auf die 75 % komme ich so:

Code: Alles auswählen

df = pd.DataFrame()
df['punctual']= [True, False, True, True]
df.groupby('punctual').size() / len(df)

Wünsche Euch einen schönen Tag

[Sirius3]

@Schwarzer Wolf: nach cumsum hast Du doch schon im anderen Thread gefragt.

[Schwarzer Wolf]

@Schwarzer Wolf: nach cumsum hast Du doch schon im anderen Thread gefragt.

Mit 'cumsum' hab ich als Erstes probiert:

Code: Alles auswählen

df.groupby('punctual').cumsum() / range(1, len(df) +1)

Aber ich bekomme den folgenden Fehler:

Code: Alles auswählen

Traceback (most recent call last):
  File "/home/schwarzerwolf/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2847, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-11-c17ced6ed672>", line 1, in <module>
    df.groupby('punctual').cumsum() / range(1, len(df) +1)
  File "/home/schwarzerwolf/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 1510, in cumsum
    return self._cython_transform('cumsum', **kwargs)
  File "/home/schwarzerwolf/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/groupby.py", line 818, in _cython_transform
    raise DataError('No numeric types to aggregate')
pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate

:K :K :K

[noisefloor]

Hallo,

was meinst du denn mit "die Prozente für jedes 'True' anzeigen zu lassen"? Den Satz verstehe ich nicht.

Ein kleines Beispiel mit einem Ausgangsdatenframe und dem erwarteten Ergebnis. Im Eingangspost berechnest du ja einfach nur den Anteil der `True` an der Gesamtheit der Werte.

Das geht übrigens auch so:

[codebox=pycon file=Unbenannt.txt]>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame()
>>> df['punctual']= [True, False, True, True]
>>> df['punctual'].count()
4
>>> df['punctual'].sum()
3[/code]

Gruß, noisefloor

[noisefloor]

Hallo,

der Aufruf lautet wohl auch eher:

[codebox=pycon file=Unbenannt.txt]>>> df['punctual'].cumsum()
0 1
1 1
2 2
3 3
Name: punctual, dtype: int32[/code]

Gruß, noisefloor

[Schwarzer Wolf]

Hallo,

was meinst du denn mit "die Prozente für jedes 'True' anzeigen zu lassen"? Den Satz verstehe ich nicht.

Ich Grüße Dich noisefloor

Danke für deine Beispiele.

Ich möchte in einem 'Line Plot' mir anzeigen lassen, wie hoch die wahrscheinlich der Pünktlichkeit pro 'X' ist. Wie im Beispiel oben. Sodass beim Beispiel mit den 'True' der 'Plot' mit 100 beginnt. Da das zweite dann 'False' ist, geht die Wahrscheinlichkeit auf 50 zurück etc.

[noisefloor]

Hallo,

axo. Würde ich so lösen:

[codebox=pycon file=Unbenannt.txt]>>> for total, count in enumerate(df['punctual'].cumsum()):
... print(count/(total+1))
...
1.0
0.5
0.666666666667
0.75
>>>[/code]

Gruß, noisefloor