Ограничение фрейма данных Python Pandas

series   outcome
1          T
1          F
1          T
2          T
2          F
3          T
4          F
4          T
5          F

У меня есть фрейм данных, который выглядит примерно так, и я пытаюсь посмотреть на долю Т в результате для каждой серии. Однако я не понимаю, почему я не могу заставить его работать

series = np.unique(series)
count = 0 
pcorrect = np.zeros(len(nseries))
for s in nseries:
   if data.loc[data['series'] == s]:
       outcome_count = data['outcome'].value_counts()
       nstarted_trials = outcome_count['T'] + outcome_count[F'] 
       pcorrect[count]= outcome_count['T'] / nstarted_trials
    count +=1
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
296
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Думаю можно использовать crosstab

pd.crosstab(df.series,df.outcome,margins = True)
Out[698]: 
outcome  F  T  All
series            
1        1  2    3
2        1  1    2
3        0  1    1
4        1  1    2
5        1  0    1
All      4  5    9

Если нужен процент

pd.crosstab(df.series,df.outcome,margins = True, normalize=True)
Out[699]: 
outcome         F         T       All
series                               
1        0.111111  0.222222  0.333333
2        0.111111  0.111111  0.222222
3        0.000000  0.111111  0.111111
4        0.111111  0.111111  0.222222
5        0.111111  0.000000  0.111111
All      0.444444  0.555556  1.000000

Другие вопросы по теме