我有一个像这样的 pandas 数据框的航类列表:
airline status number ...
Aer Lingus some error A 14 ...
Aeroflot success 47 ...
Air Canada success 2 ...
Air Dolomiti success 2 ...
Air Europa some error B 4 ...
Air France success 40 ...
Alitalia some error A 10 ...
....
我为每次成功或出错的航类调用一些 API。
我想要的是每家航空公司的成功率。所以我知道我可以使用 groupby 计算“airline”和“status”列中值的出现次数，但我无法计算值的比率。
def calculate_quote_success_ratios(flights):
success_ratio_per_airline = flights.groupby(['airline', 'status']).count()
# TODO: Include ratio with failures!
return success_ratio_per_airline
预期的输出应该是这样的:
airline success_ratio
Aer Lingus 0.72
Aeroflot 0.845
Air Canada 0.935
Air Dolomiti 0.5
Air Europa ...
....
编辑:明确地说，df['numbers'] 列不相关。所以我只想计算每家航空公司“成功”与各种错误的百分比。
请您参考如下方法:
航类数量的分组计数
count_flight=df.groupby('airline').status.count()
分组成功次数
count_success=df[df['status']=='success'].groupby('airline').status.count()
pandas div 返回前两个数据帧的分组比率。
count_success.div(count_flight).fillna(0)
