Pandas：如何找到每个子组的组成员类型的百分比？

Question

（问题末尾的数据样本和尝试）

使用这样的数据框：

    Type    Class   Area    Decision
0   A       1       North   Yes
1   B       1       North   Yes
2   C       2       South   No
3   A       3       South   No
4   B       3       South   No
5   C       1       South   No
6   A       2       North   Yes
7   B       3       South   Yes
8   B       1       North   No
9   C       1       East    No
10  C       2       West    Yes 

如何找到[A, B, C, D]属于每个区域的每种类型的百分比[North, South, East, West]？

期望的输出：

    North   South   East    West
A   0.66    0.33    0       0
B   0.5     0.5     0       0
C   0       0.5     0.25    0.25

到目前为止，我最好的尝试是：

df_attempt1= df.groupby(['Area', 'Type'])['Type'].aggregate('count').unstack().T

返回：

Area  East  North  South  West
Type                          
A      NaN    2.0    1.0   NaN
B      NaN    2.0    2.0   NaN
C      1.0    NaN    2.0   1.0

我想我可以通过计算边距中的总和并附加0缺失的观察结果来构建它，但我真的很感激关于更优雅方法的建议。

感谢您的任何建议！

代码：

    Type    Class   Area    Decision
0   A       1       North   Yes
1   B       1       North   Yes
2   C       2       South   No
3   A       3       South   No
4   B       3       South   No
5   C       1       South   No
6   A       2       North   Yes
7   B       3       South   Yes
8   B       1       North   No
9   C       1       East    No
10  C       2       West    Yes 

Answer 1

您可以使用该功能crosstab：

pd.crosstab(df['Type'], df['Area'], normalize='index')

输出：

Area  East     North     South  West
Type                                
A     0.00  0.666667  0.333333  0.00
B     0.00  0.500000  0.500000  0.00
C     0.25  0.000000  0.500000  0.25