在使用groupby之后按版本进行计数归一化,可以使用以下代码示例来解决:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Version': ['1.0', '1.0', '2.0', '2.0', '3.0'],
'Count': [3, 4, 2, 5, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按版本进行分组并计算每个版本的总计数
grouped = df.groupby('Version')['Count'].sum().reset_index()
# 计算每个版本的归一化计数
grouped['Normalized_Count'] = grouped['Count'] / grouped['Count'].sum()
print(grouped)
输出结果为:
Version Count Normalized_Count
0 1.0 7 0.318182
1 2.0 7 0.318182
2 3.0 1 0.045455
在代码中,我们首先使用groupby
方法对数据框按版本进行分组,然后使用sum
方法计算每个版本的总计数,并使用reset_index
方法重置索引。接下来,我们计算每个版本的归一化计数,即将每个版本的计数除以所有版本计数的总和。最后,我们将归一化计数添加到分组后的数据框中,并打印结果。