Python pandas来计算groupby总和的百分比？

m4pnthwp 于 2023-04-28 发布在 Python

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我想在按不同列分组后计算数据框的特定列的总和的相对百分比。数据框的格式例如：

df = pd.DataFrame({'Company': ['Company1', 'Company2', 'Company3', 'Company1', 'Company3'],
                   'STC Watts': [10.10, 9.6, 13.3, 5.6, 10.12],
                   ...other columns
                     )

此时，我需要按“公司”列进行分组，并获得每个公司的“STC Watts”列的总和，但我还希望获得该公司“STC Watts”总和在整个数据集总和中的相对百分比。我尝试使用此question中的几个解决方案，但无法使其中任何一个工作

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76117992/python-pandas-to-calculate-percentage-of-groupby-sums

2条答案

按热度按时间

3yhwsihp1#

您可以对groupby.sum进行后处理，添加一个新列，并将其除以总数（可选乘以100表示百分比，并最终舍入）：

out = (
 df.groupby('Company', as_index=False)['STC Watts'].sum()
   .assign(percent=lambda d: d['STC Watts'].div(d['STC Watts'].sum())
                                           .mul(100).round(2)
           )
)

输出：

Company  STC Watts  percent
0  Company1      15.70    32.22
1  Company2       9.60    19.70
2  Company3      23.42    48.07

赞(0）回复(0）举报 2023-04-28

gdrx4gfi2#

试试这个：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Company': ['Company1', 'Company2', 'Company3', 'Company1', 'Company3'],
                   'STC Watts': [10.10, 9.6, 13.3, 5.6, 10.12]})
new_df = df.groupby('Company').sum()
new_df['percent'] = ((new_df['STC Watts'] / new_df['STC Watts'].sum()) * 100).round(2)
new_df

输出将是：

STC Watts  percent
Company                     
Company1      15.70    32.22
Company2       9.60    19.70
Company3      23.42    48.07

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