Python 熊猫为值_counts（）中不存在的类别填写0

问题：我正在对数据帧中的结果进行分组，查看

值\u计数（normalize=True）

并尝试在条形图中绘制结果

问题是条形图应该包含频率。在某些组中，某些值不会出现。在这种情况下，对应的

值\u count

不是0，它不存在。对于条形图，不考虑该0值，结果条形图太大

示例：下面是一个简单的示例，它说明了问题：假设数据帧包含用于实验的观察值。当你进行这样的实验时，会收集一系列的观察结果。实验结果是为它收集的观测的相对频率

df = pd.DataFrame()

df["id"] = [1]*3 + [2]*3 + [3]*3
df["experiment"] = ["a"]*6 + ["b"] * 3
df["observation"] = ["positive"]*3 + ["positive"]*2 + ["negative"]*1 + ["positive"]*2 + ["negative"]*1

• 有两种实验类型，“a”和“b”
• 属于同一实验评估的观察结果被赋予相同的id

这里，实验a已经做了两次，实验b只做了一次

我需要根据id和实验分组，然后平均结果

plot_frame = pd.DataFrame(df.groupby(["id", "experiment"])["observation"].value_counts(normalize=True))
plot_frame = plot_frame.rename(columns={"observation":"percentage"})

在上图中，您已经可以看到问题。id为1的评估只看到了积极的观察结果。“负”的相对频率应为0。相反，它并不存在。如果我绘制此图，则对应的条太高，蓝色条加起来应为一：

sns.barplot(data=plot_frame.reset_index(), 
            x="observation", 
            hue="experiment", 
            y="percentage")

plt.show()

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我找到了一个黑客解决方案，通过迭代索引并手动填充缺少的值：

for a,b,_ in plot_frame.index:
    if (a,b,"negative") not in plot_frame.index:
        plot_frame.loc[(a,b,"negative"), "percentage"] = 0

现在，这将生成所需的绘图：

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我并不特别喜欢这个解决方案，因为它非常特定于我的索引，如果类别变得更复杂，可能无法很好地扩展。您可以使用

unstack

/

stack

方法和参数

fill\u value=0

，添加用0填充的行。试试这个：

df.groupby(["id", "experiment"])["observation"].value_counts(normalize=True).unstack(fill_value=0).stack()