他の列のグループ化された値の合計で、パンダのデータフレームの列を正規化します。

Question

私は、パンダのデータフレームの列のいくつかのエントリを正規化しようとしています。私は、各項目の数は、各ユーザが購入し、合計することによって正規化された買って取得したいと思い

df = pd.DataFrame({ 
     'user':[0,0,1,1,1,2,2], 
     'item':['A','B', 'A', 'B','C','B','C'], 
     'bought':[1,1,1,3,3,2,3]}) 
df 
bought|item|user 
---------------- 
1  |A |0 
1  |B |0 
1  |A |1 
3  |B |1 
3  |C |1 
2  |B |2 
3  |C |2 

：だから私はこのようなデータフレームを持っています。

つまり、「購入済み」の各エントリについて、そのユーザー（別の列）として購入した合計金額で除算したいと考えています。この場合、私がしたい出力がこれです（ただし、「正規化」列には、画分である必要はありません）：

bought|item|user|normalized 
-------------------------- 
1  |A |0 |1/2 
1  |B |0 |1/2 
1  |A |1 |1/7 
3  |B |1 |3/7 
3  |C |1 |3/7 
2  |B |2 |2/5 
3  |C |2 |3/5 

は、これまでのところ私は、ユーザーごとにグループ化され、ユーザによって合計を得ている：

grouped = df.groupby(by='user') 
grouped.aggregate(np.sum) 

しかし、この時点で私は立ち往生しています。ありがとう！

Answer 1

map

pandas

df.assign(normalized=df.bought.div(df.user.map(df.groupby('user').bought.sum()))) 

pandastransform

df.assign(normalized=df.bought.div(df.groupby('user').bought.transform('sum'))) 

---

両方

bought item user normalized 
0  1 A  0 0.500000 
1  1 B  0 0.500000 
2  1 A  1 0.142857 
3  3 B  1 0.428571 
4  3 C  1 0.428571 
5  2 B  2 0.400000 
6  3 C  2 0.600000 

を得