如何在大熊貓的羣體進行操作

Question

我有這樣一個數據幀：

ID A B Area 
0 1 A1 B1 1.0 
1 2 A1 B2 2.0 
2 3 A1 B1 0.5 
3 4 A1 B2 1.0 
4 5 A2 B3 2.0 
5 6 A2 B4 6.0 

我想出去是這樣的：

ID A B Area B as % of A 
0 1 A1 B1 1.0 0.333 
1 2 A1 B2 2.0 0.666 
2 3 A1 B1 0.5 0.333 
3 4 A1 B2 1.0 0.666 
4 5 A2 B3 2.0 0.25 
5 6 A2 B4 6.0 0.75 

目的是爲了添加新列其中給出每個房間類型B佔據的每層A的面積的比例（注意這是按房間類型，因此對於A和B的每個唯一組合，輸出欄中的值應該是相同的）。

到目前爲止，我所擁有的是：

>>> grouped = df.groupby(['A','B']) 
>>> area_proportion = lambda x: (x['Area']/x['Area'].sum()) 
>>> grouped.transform(area_proportion) 

但是，這似乎是治療lambda作爲由原始數據框的索引（我認爲這將是按組），因爲它只是返回：

Out[142]: 
    ID Area 
0 1 1.0 
1 2 2.0 
2 3 0.5 
3 4 1.0 
4 5 2.0 
5 6 6.0 

我明顯地誤解了某些東西或者錯過了文檔的重要部分。我應該如何使用groupby來獲得我需要的結果？

Answer 1

可能：

>>> aggr = lambda df, key, col: df.groupby(key)[col].transform('sum') 
>>> df['B as % of A'] = aggr(df, ('A', 'B'), 'Area')/aggr(df, 'A', 'Area') 
>>> df 
    ID A B Area B as % of A 
0 1 A1 B1 1.0  0.3333 
1 2 A1 B2 2.0  0.6667 
2 3 A1 B1 0.5  0.3333 
3 4 A1 B2 1.0  0.6667 
4 5 A2 B3 2.0  0.2500 
5 6 A2 B4 6.0  0.7500