Pandas - 获取值作为 groupby 中的频率
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Pandas - Get value as frequency in groupby
提问by jwillis0720
Can someone help me with the (possible) groupby in pandas.
有人可以帮我处理Pandas中的（可能的）groupby。
Here is the df:
这是df：
easy_donor v_fam count
0 donor_1_NS IGHV1 5202376
1 donor_1_NS IGHV2 1955547
2 donor_1_NS IGHV3 70426272
3 donor_1_NS IGHV4 452367
4 donor_1_NS IGHV5 4842145
5 donor_1_NS IGHV6 490142
6 donor_1_NS IGHV7 19708
24 donor_2_NS IGHV1 31258603
25 donor_2_NS IGHV2 5295899
26 donor_2_NS IGHV3 47286417
27 donor_2_NS IGHV4 44553802
Then I want each count as a frequency of the sum of the counts grouped by donor.
然后我希望每个计数作为按捐助者分组的计数总和的频率。
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df.groupby('easy_donor').sum()['count']
easy_donor
donor_1_NS 83394639
donor_2_NS 129191591
donor_3_HS 220549762
donor_3_NS 104821016
donor_4_HS 200444923
donor_4_NS 121287306
Then each count in the original data frame divided by the groupby sum if they match the easy_donor column. Do I have to join on original dataframe?
然后，如果原始数据框中的每个计数与 easy_donor 列匹配，则除以 groupby 总和。我必须加入原始数据框吗？
回答by piRSquared
Try:
尝试：
df.groupby('easy_donor')["count"].apply(lambda x: x / x.sum())
回答by cinqS
FORGET THIS ANSWER!!! THIS IS JUST AN IDEA. NOT VIABLE
忘记这个答案！！！这只是一个想法。不可行
Note that using pandas applyis unbearably slow. Instead, try using the native broadcasting.
请注意，使用pandas apply速度慢得难以忍受。相反，请尝试使用本机广播。
df.groupby(by='easy_donor')['count'] * 1. / df.groupby(by='easy_donor').sum()
