Python 由另一列分组的二进制目标变量的值_计数比率

我创建了一个玩具数据集，试图找出df.groupby是如何工作的

df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3], "B": ['m','f','m','m','f','m','f','f','f','m','f','m'],
                  'target': [0,0,0,1,1,0,1,0,0,1,1,0]})

我的“target”变量只有两个级别，0和1。我可以得到每个变量

'B'

的总数，如下所示：

b = df.groupby('B').target.value_counts()

    B  target
f  0         3
   1         3
m  0         4
   1         2
Name: target, dtype: int64

输出如下所示：

b = df.groupby('B').target.value_counts()

    B  target
f  0         3
   1         3
m  0         4
   1         2
Name: target, dtype: int64

但是

'B'

是绝对的。我想做的是，对于每个级别的

'B'

，得到比率

（目标值计数=1）/（目标值计数=0）

比如说,

• 对于B=f，我需要3/3
• 对于B=m，我需要2/4

---

您可以使用

.apply（）

您可以使用：

输出：

    B
f   1.00
m   0.50
dtype: float64
b

---

这就是我需要的。将函数的输出更改为数值对我来说没什么大不了的。我忘了说我想把结果用图表表示出来，但我想出来了。谢谢你，这很短很甜。