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linkey apiacess
Asked: 2024-07-15 11:10:38 +0800 CST

O Pandas tem uma maneira semelhante de realizar a soma de exclusão?

  • 772

No Excel, quando desejo somar valores em uma tabela, posso realizar uma soma se uma condição for excluída com base no nome da variável. O Pandas tem uma função semelhante?

Para dar mais contexto, estou analisando uma matriz de confusão e determinando a porcentagem de classificações corretas versus incorretas.

Exemplo de Excel:

        Fantasy  Horror  RPG
Fantasy   25      3       1
Horror    1       13      0
RPG       11      1       7

 ==(sum(B2:B4) - SUMIF($A2:$A4,"<>"&B$1,B2:B4))/sum(B2:B4)

Resultados:

       0.68    0.76    0.88

Conheço a groupbyfunção, mas pelo que entendi ela agrupa com base em variáveis ​​​​categóricas, não por exclusão como o que pode ser feito com sumif.

Exemplo:

import pandas as pd


my_data: pd.DataFrame = pd.read_excel("c:/mydata.xlsx")
mydata.groupby("genre").count()
python

1 respostas

  1. Best Answer

    Código de exemplo

    import pandas as pd
idx = ['Fantasy', 'Horror', 'RPG']
df = pd.DataFrame([[25,  3,  1], [ 1, 13,  0], [11,  1,  7]], index=idx, columns=idx)

    df:

             Fantasy  Horror  RPG
Fantasy       25       3    1
Horror         1      13    0
RPG           11       1    7

    Código

    tmp = df.unstack()
cond = tmp.index.get_level_values(0) == tmp.index.get_level_values(1)
out = tmp[cond].droplevel(1).div(tmp.groupby(level=0).sum())

    fora

    Fantasy    0.675676
Horror     0.764706
RPG        0.875000
dtype: float64

    Se valores for uma matriz quadrada porque o índice e as colunas são da mesma ordem e do mesmo tamanho, use o código a seguir

    df1 = df.copy()
np.fill_diagonal(df1.values, 0)
out = df1.sum().div(df.sum()).rsub(1)

    mesmo resultado, mas mais rápido

    • 0

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