Как получить агрегацию трех верхних ящиков в группе панд - процент от баллов больше 7 по 10-балльной шкале?

Question

У меня есть следующий Входной кадр данных pandas :

Index respID company    month  score
    0    101     AAA   Oct'18      8
    1    102     AAA   Oct'18     10
    2    103     AAA   Oct'18      5
    3    104     AAA   Oct'18      4
    4    105     BBB   Oct'18      5
    5    106     BBB   Oct'18      6
    6    107     BBB   Oct'18      8
    7    108     BBB   Oct'18      1
    8    109     AAA   Nov'18      5
    9    110     AAA   Nov'18     10
   10    111     AAA   Nov'18      4
   11    112     AAA   Nov'18      7
   12    113     AAA   Nov'18      8
   13    114     BBB   Nov'18      9
   14    115     BBB   Nov'18      2
   15    116     BBB   Nov'18      5
   16    117     BBB   Nov'18      1

Мне нужно объединить большой кадр данных pandas с меткой Top 3 - процент совпадений со счетом 8,9,10по 10-балльной шкале.

Итак, агрегированный выходной кадр данных pandas должен выглядеть следующим образом:

        Index   TOP3
(AAA, Oct'18)   0.50
(BBB, Oct'18)   0.25
(AAA, Nov'18)   0.40
(BBB, Nov'18)   0.25

Мне сказали, что это очень распространенный показатель в маркетинге., но я не нашел какой-либо близкой агрегации.Я испробовал несколько подходов, например, используя:

AGGR=df.groupby(['month','company'])['score'].apply(lambda x: pd.value_counts(x)/x.count())

, но затем мне нужно было бы выполнить другую агрегацию по сводным оценкам и т. Д.

Есть ли какой-нибудь хороший способ получить агрегацию трех лучших в одном кадре?

Большое спасибо!

Answer 1

groupby + mean:

d = dict(ratio=df.score >= 8)

df.assign(**d).groupby(['company', 'month'])['ratio'].mean()

company  month
AAA      Nov'18    0.40
         Oct'18    0.50
BBB      Nov'18    0.25
         Oct'18    0.25
Name: ratio, dtype: float64

---

Чтобы найти верхние 2,3,4, используя ту же логику:

d = dict(
  top2=df.score >= 9,
  top3=df.score >= 8,
  top4=df.score >= 7
)

df.assign(**d).groupby(['company', 'month'])[[*d.keys()]].mean()

                top2  top3  top4
company month
AAA     Nov'18  0.20  0.40  0.60
        Oct'18  0.25  0.50  0.50
BBB     Nov'18  0.25  0.25  0.25
        Oct'18  0.00  0.25  0.25