不确定如何在使用groupby之后按版本进行计数归一化
创始人
2024-12-27 20:01:53
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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。
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