python – Pandas值的概率

概述我试图在数据帧中找到给定单词的概率,但我得到一个AttributeError：’Series’对象在我当前的设置中没有属性’columns’错误.希望你能帮我找到错误的位置. 我开始使用类似于下面的数据框,并使用以下函数对其进行转换以查找每个单词的总计数. query countfoo bar 10super 8 foo 我试图在数据帧中找到给定单词的概率,但我得到一个AttributeError：’SerIEs’对象在我当前的设置中没有属性’columns’错误.希望你能帮我找到错误的位置.

我开始使用类似于下面的数据框,并使用以下函数对其进行转换以查找每个单词的总计数.

query          countfoo bar        10super          8 foo            4super foo bar  2

功能如下：

def _words(df):    return df['query'].str.get_dummIEs(sep=' ').T.dot(df['count'])

导致下面的df(注意’foo’是16,因为它在整个df中出现16次)：

bar      12foo      16super    10

当尝试在df中找到给定关键字的概率时会出现问题,该关键字当前不附加列名.下面是我目前正在使用的内容,但是抛出“AttributeError：’SerIEs’对象没有属性’columns’”错误.

def _probability(df,query):  return df[query] / df.groupby['count'].sum()

我希望调用_probability(df,’foo’)将返回0.421052632(16 /(12 16 10)).提前致谢！

解决方法 你可以在它的末尾扔一个管道：

df['query'].str.get_dummIEs(sep=' ').T.dot(df['count']).pipe(lambda x: x / x.sum())bar      0.315789foo      0.421053super    0.263158dtype: float64

从头开始：
这更复杂但更快

from numpy.core.defchararray import countq = df['query'].valuesc = df['count'].values.repeat(count(q.astype(str),' ') + 1)f,u = pd.factorize(' '.join(q.toList()).split())b = np.bincount(f,c)pd.SerIEs(b / b.sum(),u)foo      0.421053bar      0.315789super    0.263158dtype: float64

总结

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