使用value_counts（）查找pandas中的类精度

Question

熊猫数据框中有两列：label（地面真相）和pred（模型预测）。我有4个类别的标签：狗，猫，大象和蛇。我想要的是每类预测的准确性或精确性。例如，如果我有下面的dataframe：

label    pred
dog      cat
elephant elephant
dog    snake
cat     cat
snake   snake
snake   cat
dog    dog

我所做的是为每个类使用value_计数，然后手动插入比率，以获得pandas中的精度。问题在于，值_计数按原始计数编号排序，因此标签和pred的顺序可能不同

numerators = df[pred].value_counts()
   denominators = df[label].value_counts()

然后我得到输出：

 dog    0.33
  cat   1
  snake  0.5
  elephant 1 

有没有办法在熊猫身上实现自动化

Answer 1

您可以检查两列是否相等，然后groupby第一列和mean：

print (df['label'].eq(df['pred']).groupby(df['label']).mean())
label
cat         1.000000
dog         0.333333
elephant    1.000000
snake       0.500000
dtype: float64