如何使用Altair将％添加到熊猫枢轴表中

Question

我正在研究调查，并且数据看起来像这样：

ID    Q1    Q2    Q3    Gender    Age    Dept
001   Y      N    Y      F         22     IT
002   N      Y    Y      M         35     HR
003   Y      N    N      F         20     IT
004   Y      N    Y      M         54     OPRE
005   Y      N    Y      M         42     OPRE

所以我创建了一个枢轴表：

Q1    #Respondents      %Res
Y        4               80
N        1               20

如果我想通过性别切片，那么它应该是这样的：

Q1      #Res        %Rep
       M    F      M    F
Y      2    2      50   50
N      1    0      100   0

如果我希望将其应用于所有问题，我想使用Altiar，使我能够选择这个问题，以便我不需要一直执行代码。 到目前为止，我只知道如何创建简单的表：

Q1 = pd.pivot_table(df,values = ['ID'], 
                index = ["Q1"], 
                aggfunc ={'ID': 'count', })
Q1['%Respondents'] = (Q1['ID']/Q1['ID'].sum())*100
Q1

我不知道如何通过性别打破它并应用Altair。 请让我知道您是否可以提供帮助！谢谢！

Answer 1

iiuc，您可以pivot_table，然后将Division的结果添加为新的foo列％受访者

out = df.pivot_table(index='Q1', columns=['Gender'], values=['ID'], aggfunc='count', fill_value=0)
out = (out.join(out[['ID']].div(out['ID'].sum(axis=1).values, axis=0)
                .mul(100)
                .rename(columns={'ID':'%Respondents'})))

print(out)

       ID    %Respondents
Gender  F  M            F      M
Q1
N       0  1          0.0  100.0
Y       2  2         50.0   50.0

Answer 2

通过性别打破。只是将其用作索引，然后取消

Q1 = pd.pivot_table(df,values = ['ID'], 
                index = ["Q1","Gender"], 
                aggfunc ={'ID': 'count', }).unstack(level = 0)

堆放的张开，无法帮助您图形

Answer 3

为了保持球的滚动，在这里如何将％添加到Altair图表中。

• 步骤1。将宽数据框架转换为带有熔体的长框架。
  我制作了一个简单的条形图，其中Q1计数 - 尚无百分比％。

df=pd.DataFrame({'ID':[1, 2, 3, 4, 5],
'Q1':['Y', 'N', 'Y', 'Y', 'Y'],
'Q2':['N', 'Y', 'N', 'N', 'N'],
'Q3':['Y', 'Y', 'N', 'Y', 'Y'],
'Gender':['F', 'M', 'F', 'M', 'M'],
'Age':[22, 35, 20, 54, 42],
'Dept':['IT', 'HR', 'IT', 'OPRE', 'OPRE']}).melt(id_vars=['ID', 'Gender', "Age", "Dept"])

alt.Chart(df.query('variable=="Q1"'), title="Q1").mark_bar().encode(
    x=alt.X('value:N', title="", axis=alt.Axis(labelAngle=0)),
    y=alt.Y('count()', axis=alt.Axis(tickMinStep=1)),
    color="Gender",
    column=alt.Column("Gender", title="")
).properties(width=100, height =150)

• 步骤2：可能的方案之一 - 如何计算％：

qs=df.variable.unique().tolist()
charts=[]

for q in qs:
    chart=alt.Chart(df.loc[df['variable']==q], title=q).transform_joinaggregate(
        total='count(*)'
        ).transform_calculate(
        pct='1 / datum.total').mark_bar().encode(
            y=alt.Y('value:N', title=""),
            x=alt.X('sum(pct):Q', axis=alt.Axis(format='%'), title=""),
            tooltip=[alt.Tooltip('sum(pct):Q',format=".1%")],
            color="Gender"
        ).properties(width=200)
    charts.append(chart)

alt.hconcat(*charts).configure_scale(
        bandPaddingInner=0.03
    )