Antwort mit KI erzeugt
Umsetzung in Python mit pandas
Um ein Präferenz-DataFrame aus dem gegebenen Abstimmungs-DataFrame zu erstellen, müssen wir einige Schritte durchführen. Die Grundidee ist es, für jede Partei in jedem Kommunalbereich (comm) und für jede Stimme zu entscheiden, ob diese Stimme als erste, zweite oder dritte Wahl (usw., abhängig von der Anzahl der Parteien) betrachtet wird. Da die Wähler als ehrlich angenommen werden, bedeutet dies, dass die Verteilung der Präferenzen auf Basis der vorhandenen Stimmenanzahl für jede Partei erfolgt. Wir müssen jedoch auch berücksichtigen, dass die Summe der Präferenzen aller Stufen innerhalb einer Partei mit der Gesamtanzahl der Stimmen für diese Partei übereinstimmen muss.
Zunächst müssen wir Pandas und Numpy importieren, um mit dem DataFrame arbeiten zu können. Dann erstellen wir eine Funktion, die den ursprünglichen DataFrame nimmt und den erweiterten Präferenz-DataFrame gemäß der Aufgabenstellung generiert. Wir verwenden Zufallszahlen, um die Präferenzen zu verteilen, stellen aber sicher, dass die Gesamtsumme der Stimmen für jede Partei erhalten bleibt.
python
import pandas as pd
import numpy as np
# Beispiel-Daten
data = {
'Comm': ['comm1', 'comm2', 'comm3', 'comm4', 'comm5', 'comm1525', 'comm1526', 'comm1527'],
'Votes': [1315.0, 4682.0, 2397.0, 931.0, 842.0, 10477.0, 2674.0, 1691.0],
'P1': [2.0, 117.0, 2.0, 2.0, 47.0, 13.0, 1.0, 331.0],
'P2': [424.0, 2053.0, 40.0, 12.0, 209.0, 673.0, 55.0, 29.0],
'P3': [572.0, 1584.0, 192.0, 345.0, 76.0, 333.0, 194.0, 78.0]
}
df = pd.DataFrame(data)
def erstelle_praeferenz_df(df):
praeferenz_cols = [f'{partei}_{praef}' for partei in ['P1', 'P2', 'P3'] for praef in ['1', '2', '3']]
praeferenz_df = pd.DataFrame(columns=['Comm', 'Votes'] + praeferenz_cols)
for i, row in df.iterrows():
comm = row['Comm']
votes = row['Votes']
tmp_data = [comm, votes]
for partei in ['P1', 'P2', 'P3']:
stimmen = row[partei]
# Die Zufallsverteilung der Präferenzen für jede Partei
praeferenzen = np.random.multinomial(stimmen, [1/3]*3)
tmp_data.extend(praeferenzen)
praeferenz_df = praeferenz_df.append(pd.Series(tmp_data, index=praeferenz_df.columns), ignore_index=True)
return praeferenz_df
praef_df = erstelle_praeferenz_df(df)
print(praef_df)
In diesem Code-Beispiel verwenden wir die
np.random.multinomial Funktion, um die Stimmen auf die erste, zweite und dritte Präferenz zufällig, aber proportional zu verteilen. Beachte jedoch, dass dies auf der Annahme basiert, dass die Verteilung der Präferenzen gleichmäßig ist, was möglicherweise nicht immer der Realität entspricht. In realen Szenarien könnten zusätzliche Informationen oder Modelle erforderlich sein, um genauer zu bestimmen, wie die Präferenzen verteilt werden sollten.
