python-接收可变长度参数的条件概率函数

我有一个数据帧df：

    A  B  C
0   0  1  0
1   0  1  1
2   0  1  1
3   1  0  1
4   0  0  0
5   1  0  0
6   0  0  0
7   0  0  1
8   1  0  0
9   0  0  0
10  1  0  1
11  1  0  1
12  0  1  1
13  1  0  0
14  1  0  0
15  0  1  0
16  1  1  0
17  0  0  1
18  1  0  1
19  1  0  0
20  1  0  1
21  1  1  0
22  1  1  1
23  1  1  1
24  1  0  0
25  1  1  0
26  0  0  1
27  0  1  1
28  0  1  0
29  1  1  0
30  1  0  1
31  0  1  0
32  0  0  1
33  1  1  1
34  0  1  0
35  1  1  0
36  0  1  0
37  0  0  1
38  0  1  1
39  0  1  1

我得到了联合概率P（A，B，C）：

grp = df.apply(tuple, axis=1)
PrD=pd.concat([df.groupby(grp).first(),
           grp.groupby(grp).count().div(len(df)).rename("Probs")],
          axis=1).reset_index(drop=True)
print (PrD)

输出联合概率P（A，B，C）

   A  B  C  Probs
0  0  0  0  0.075
1  0  0  1  0.125
2  0  1  0  0.150
3  0  1  1  0.150
4  1  0  0  0.150
5  1  0  1  0.150
6  1  1  0  0.125
7  1  1  1  0.075

我试图编写一个函数，它接收PrD的一部分列名，并根据规则P（a | B）=P（a，B）/P（B）计算条件概率，如果它接收到3个变量：P（a | B，C）=P（a，B，C）/P（B，C），如果它接收到4个变量：P（a | B，C，D）=P（a，B，C，D），等等。例如，如果函数接收到P（A=0 | B=0），则输出应通过以下公式计算：(0.075+0.125)/(0.075+0.125+0.150+0.150) = 0.2其中，分子为A和B均为0时，分母为B=0时，如果它接收到一个变量A=0，则返回（0.075+0.125+0.150+0.150），仅返回A=0的行loc and query但它们只接收一个变量，而不是多个变量。我想要一个函数，根据它接收的变量的数量进行计算。