Python 2.7 嵌套数据帧分配

我有以下数据帧：

    prefix  operator_name   country_name    mno_subscribers 
0   267.0   Airtel          Botswana        490
1   373.0   Orange          Moldova         207
2   248.0   Airtel          Seychelles      490
3   91.0    Reliance        Bostwana        92
4   233.0   Vodafone        Bostwana        516

我正在努力做到这一点：

    prefix  operator_name   country_name    mno_subscribers  operator_proba 
0   267.0   Airtel          Botswana        490              0.045
1   373.0   Orange          Moldova         207              0.004
2   248.0   Airtel          Seychelles      490              0.135
3   91.0    Reliance        India           92               0.945
4   233.0   Vodafone        Ghana           516              0.002

为此：

countries = df["country_name"].unique()
df["operator_proba"] = 0

for country in countries:
    country_name = df[df["country_name"] == country]

    for operator in country:
        mno_sum = country_name["mno_subscribers"].sum()
        df["operator_proba"]["country_name"] = country_name["mno_subscribers"] / mno_sum

在将

操作符\u proba

分配给原始数据帧时，我哪里出错了？

此行

    df["operator_proba"]["country_name"] = country_name["mno_subscribers"] / mno_sum

无法真正工作，因为

df[“operator_proba”]

是一列（或系列）；你不能在上面使用

[“country\u name”]

索引。 这可能就是为什么事情不适合你

目前还不完全清楚您想要实现什么，但我想这可能会奏效：

df['operator_proba'] = df.groupby('country_name')['mno_subscribers'].apply(lambda x : x/x.sum())

这为您节省了一个双循环，并且更符合熊猫风格（可能有更好的计算方法）。结果是：

   prefix operator_name country_name  mno_subscribers  operator_proba
0   267.0        Airtel     Botswana              490        1.000000
1   373.0        Orange      Moldova              207        1.000000
2   248.0        Airtel   Seychelles              490        1.000000
3    91.0      Reliance     Bostwana               92        0.151316
4   233.0      Vodafone     Bostwana              516        0.848684

---

在有限的数据集（以及博茨瓦纳/博斯特瓦纳差异）下，大多数“概率”为1。

第二个

循环
对于国内运营商
做什么？你能让这个例子重现吗？不清楚如何从您提供的数据中得出
运算符\u proba
。每个国家都有重复的运算符。概率对于每个国家的运营商来说应该是唯一的。求和到一，猜猜看。
df['operator\u proba']=df.groupby（['country\u name'，'operator\u name']）.mno\u subscribers.transform（lambda x:x/x.sum（））
是否适合您？是的，它运行，但每条记录都是1.0。除非这个国家只有一家运营商，否则它们都应该是浮动的。我不能用你提供的数据来解释。请看一看。