计算数据帧的两个单独列中的值不相等的次数百分比

Question

我有一个包含 5 列的数据集：

0   1   2   3   4

A   Y   N   N   Y

B   N   Y   N   N

C   N   N   N   N

D   Y   Y   N   Y

E   N   Y   Y   Y

F   Y   Y   N   Y

G   Y   N   N   Y

我想计算在第 3 列和第 4 列中组合 Y 出现的时间百分比，以及在这两列组合中出现时间 N 的百分比。

我知道如何单独使用

df['3'].value_counts(normalize=True) * 100

但无法弄清楚如何将 3 和 4 结合起来。

Answer 1

使用 meltdf[['3','4']].melt().value.value_counts(normalize=True)Out[8]: N    0.571429Y    0.428571Name: value, dtype: float64