我已经连续两天把我的头撞在墙上了。有了一些想法，尝试实施，但是速度非常慢，所以想知道是否有人可以指出一种更好的方法。这就是我想要的：
我有一个这样的数据框：
pd.DataFrame({'var1':[1, 1, 4, 4, 4, 7, 8], 'var2': [2, 2, 5, 5, 5, 8, 8], 'var3':[3, 3, 6, 6, 6, 9, 8], 'label':['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd']})
label var1 var2 var3
0 a 1 2 3
1 a 1 2 3
2 b 4 5 6
3 b 4 5 6
4 c 4 5 6
5 d 7 8 9
6 d 8 8 8
因此，我要计算的是给定重复变量的匹配标签的百分比。例如，第0行，第1行是基于var1，var2和var3的重复项，第2行，第3行和第4行也是如此，而由于var3的值不同，第5行和第6行不是重复项。在两个重复的组中，如果我们检查标签，我们会看到组1（行0、1）的标签也匹配（'a'，'a'），而组2（行2、3、4）不匹配匹配（“ b”，“ b”，“ c”）。因此，该百分比为1/2 = 50％。
目前，这是我正在做的：
任何帮助表示赞赏！
使用groupby方法：
def matched_group(grp):
if len(grp) == 1:
return np.nan
return grp.nunique() == 1
is_matched = df.groupby(['var1', 'var2', 'var3'])['label'].apply(matched_group).dropna()
match_pcnt = is_matched.sum()/len(is_matched)
该matched_group函数返回一个布尔值，指示一组变量中的所有标签是否都是唯一的，或者np.nan该组变量只有一个元素，表示该组不重复。然后，在删除空值之后，只需计算匹配项，然后除以重复组的总数即可。
上面的代码给出了0.5for的值match_pcnt。
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