Pandas分组比：高于阈值的百分比

问题描述

df.groupby(‘day’)[‘value’].apply(lambda c: (c>0).sum()/len(c)) day 1 0.333333 2 0.666667 3 0.333333 4 1.000000 Name: value, dtype: float64

解决方法

我有一个想要使用groupbyon的DataFrame，但我正在寻找一些不寻常的功能来聚合。我想使每个组中观察值的百分比高于某个阈值。例如，如果阈值为0，则DataFrame

df = pd.DataFrame(dict(day=[1,1,2,3,4],value=[0,4,4]))

df
   day  value
0    1      0
1    1      4
2    1      0
3    2      4
4    2      0
5    2      4
6    3      0
7    3      4
8    3      0
9    4      4

应该成为

df_group = pd.DataFrame(dict(day=[1,value=[.33,.67,.33,1.0]))

df_group
   day  value
0    1   0.33
1    2   0.67
2    3   0.33
3    4   1.00

我也在处理相当大的数据集，因此，我希望将计算时间考虑在内。