Python 通过pandas groupby功能查找盈利投资的百分比

我有一个像这样的熊猫数据框；它展示了股票投资的历史。在利润栏中，1表示盈利，0表示亏损

Stock  Year   Profit  Count
 AAPL  2012    0       23
 AAPL  2012    1       19
 AAPL  2013    0       20
 AAPL  2013    1       10
GOOG   2012    0       26
GOOG   2012    1       20
GOOG   2013    0       23
GOOG   2013    1       11

我必须找出盈利投资的百分比：

Stock  Year   Profit  CountPercent
 AAPL  2012    1       38.77
 AAPL  2013    1       33.33
GOOG   2012    1       43.47
GOOG   2013    1       32.35

我试着用这个方法

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但是它显示了

'TypeError:Join-on-level在两个多索引对象之间是不明确的“

我已经将您的数据加载到一个名为“stocks”的数据框中

这将产生：

Stock  Year
AAPL   2012   45.24%
       2013   33.33%
GOOG   2012   43.48%
       2013   32.35%
Name: Count, dtype: float64

您可以使用：

---

假设数据帧的格式一致（即“利润”列中0先于1），则可以执行以下

groupby

操作：

>>> grouped = df.groupby(['Stock', 'Year'])
>>> perc = grouped['Count'].last() / grouped['Count'].sum()
>>> perc.reset_index()
  Stock  Year     Count
0  AAPL  2012  0.452381
1  AAPL  2013  0.333333
2  GOOG  2012  0.434783
3  GOOG  2013  0.323529

---

这只是一个普通的数据帧，因此重命名“Count”列、将其四舍五入到小数点后两位并将“Profit”列重新添加进去应该很简单。

请提供您的代码。什么是

CountPercent

？

In [38]: result = df.pivot_table(index=['Stock', 'Year'], columns='Profit', values='Count', aggfunc='sum')

In [39]: result['CountPercent'] = result[1]/(result[0]+result[1])

In [41]: result['CountPercent']
Out[41]: 
Stock  Year
AAPL   2012    0.452381
       2013    0.333333
GOOG   2012    0.434783
       2013    0.323529
Name: CountPercent, dtype: float64

>>> grouped = df.groupby(['Stock', 'Year'])
>>> perc = grouped['Count'].last() / grouped['Count'].sum()
>>> perc.reset_index()
  Stock  Year     Count
0  AAPL  2012  0.452381
1  AAPL  2013  0.333333
2  GOOG  2012  0.434783
3  GOOG  2013  0.323529