Как получить скользящее среднее и найти процентное соотношение мужчин и женщин в каждой профессии?

Question

occupation  gender  number
administrator   F   36
                M   43
artist          F   13
                M   15
doctor          M   7
educator        F   26
                M   69

Как получить скользящее среднее для первых 2 столбцов и найти среднее значение (M) мужчин и (F) женщин в каждом занятии

users = pd.read_table('https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/DAT8/master/data/u.user', 
                      sep='|', index_col='user_id')
users.head()
age gender  occupation  zip_code
user_id             
1   24  M   technician  85711
2   53  F   other   94043
3   23  M   writer  32067
4   24  M   technician  43537
5   33  F   other   15213

Answer 1

# create a data frame and apply count to gender
gender_ocup = users.groupby(['occupation', 'gender']).agg({'gender': 'count'})

# create a DataFrame and apply count for each occupation
occup_count = users.groupby(['occupation']).agg('count')

# divide the gender_ocup per the occup_count and multiply per 100
occup_gender = gender_ocup.div(occup_count, level = "occupation") * 100

# present all rows from the 'gender column'
occup_gender.loc[: , 'gender']

любезность https://github.com/guipsamora/pandas_exercises/blob/master/03_Grouping/Occupation/Exercises_with_solutions.ipynb