python 百分比级别的 ID 计数

Question

我有如下表，它存储在 DataFrame 中。我想添加 容差级别 = [0, 1, 5, 10, 20, 30, 50, 100, 200, 300, 500, 700] 和 获取 A、B、C 列中落入容忍级别的 ID 数

例如：在下表中，A 列的 ID 计数，tolerance_level 为 10% = 2 Tolerance_level 为 0% 的 A 列的 ID 计数 = 1 列 A 的 ID 计数，其容忍级别为 100% = 1 且 700% = 1

B 列的 ID 计数，tolerance_level 为 30% = 2，依此类推...... 如果列的 % 未在容忍级别中定义，则 ID 属于最接近的容忍级别。例如，如果某列的容差为 90%，那么它将处于 >700% 的容忍度水平

身份证号码	A	B	C
1	0%	1%	5%
3	10%	30%	50%
6	100%	300%	500%
7	700%	900%	50%
10	10%	30%	50%

所以，结果会是这样的

公差_级别	A	B	C
0%	7	100	50
1%	10	50	70
5%	60	80	40

Answer 1

用途：

tolerance_level = [0, 1, 5, 10, 20, 30, 50, 100, 200, 300, 500, 700]
df1 = pd.DataFrame({'tolerance_level':tolerance_level})


df2 = df.melt('ID', value_name='tol')
df2['tol'] = df2['tol'].replace('%','', regex=True).astype('int64')

df3 = pd.merge_asof(df2.sort_values('tol'), 
                   df1, left_on='tol', right_on='tolerance_level', direction='nearest')

out = pd.crosstab(df3['tolerance_level'], df3['variable']).rename_axis(columns=None)
print (out)
                 A  B  C
tolerance_level         
0                1  0  0
1                0  1  0
5                0  0  1
10               2  0  0
30               0  2  0
50               0  0  3
100              1  0  0
300              0  1  0
500              0  0  1
700              1  1  0