如何使用pandas计算错误百分比（groupby）？

Question

嗨，我有一个包含日期信息的数据框。我想计算CampainAction日期的错误率（这个活动日期应该早于今天的日期）。如果比今天晚了，那就错了！！）和按国家分组。在

任何人都可以告诉我如何使用lambda函数计算任何误差？在

谢谢你的帮助。在

Answer 1

您可以将日期转换为datetime，然后创建一个布尔列来指示它是否是一个错误。然后只要groupby+mean就可以得到百分比。在

import pandas as pd

# Create datetimes.
df['CampaignAction Date'] = pd.to_datetime(df['CampaignAction Date'], errors='coerce')
df['Today'] = pd.to_datetime(df['Today'], errors='coerce')

# Create an Error column
mask = df['CampaignAction Date'].notnull()
df.loc[mask, 'Error_per'] = (df.loc[mask,'CampaignAction Date'] >= df.loc[mask, 'Today']).astype(float)

df.groupby('Country').Error_per.mean().reset_index()

产出：（前两个国家）

^{pr2}$

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以下是一些示例数据：

  Country CampaignAction Date      Today
0   China           5/20/2018  9/20/2018
1   China           6/30/2018  9/20/2018
2   China           1/30/2018  9/20/2018
3   China           3/30/2018  9/20/2018
4   China                      9/20/2018
5   China          10/31/2018  9/20/2018
6  Brazil           6/30/2018  9/20/2018
7  Brazil           5/21/2019  9/20/2018