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python - 根据概率对数据框行进行分类

发布于 2020-03-27 16:11:43

我有两个数据框。第一个与用户有关,看起来像这样:

user_id    city_id
  0           a
  1           a
  2           b
  3           a
  4           c
.. and so on

第二个信息提供了每个城市属于每个地区的百分比,如下所示:

 city_id     district_id    probability
    a             a1           0.01
    a             a2           0.02
    a             a3           0.02
    a             a4           0.56
    a             a5           0.39
    b             b1           0.63
    b             b2           0.07
    b             b3           0.30
 and so on.. 

我需要根据这种可能性来组织用户,他们属于他们所在城市的地区。因此(例如)我大约有56%的人居住在城市a中,他们来自a4区,依此类推。基本上,最终df将具有与的相关行user_id, city_id and district_id

我的第一个提示是给每个用户一个随机数,并与概率进行比较。

我的第二个想法是按city_id对行进行分组,以查看第二个表并按概率选择(将值赋予第三列)。所以基本上对于城市a,这意味着我将在组中选择56%的行,并将其区域值赋予a4,依此类推。但是我不确定数学上是不是最好的方法。

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提问者
Anajlim
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81
Jim Eisenberg 2020-02-01 00:54

如果df1df2是您的两个数据框:

import numpy as np
def get_district(city):
    dlist = list(df2.loc[df2['city_id']==city, 'district_id']) #get list of districts
    p = list(df2.loc[df2['city_id']==city, 'probability']) #get corresponding odds
    return np.random.choice(dlist, p=p) #give weighed random choice from list

并应用此:

df['district_id'] = df.city_id.apply(get_district)

在@JoeCondron的有用评论之后,另一种方法是:

def get_city_district(city,df1,df2):
    l = len(df1[df1.city_id==city])
    d = df2[df2['city_id']==city]
    ds, p = list(d['district_id']),list(d['probability'])
    df1.loc[df1.city_id==city,'district_id'] = np.random.choice(ds, size=l,p=p)
    return df1

def f(df1,df2):
    df1['district_id'] = None
    for i in set(df1.city_id):
        df1 = get_city_district(i,df1,df2)

    return df1

经过测试的速度要快得多,但仅限少数几个城市。

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