给定一个表示值频率的 pandas Series，如何将这些频率转换为百分比？答案

【问题标题】：Given a pandas Series that represents frequencies of a value, how can I turn those frequencies into percentages?给定一个表示值频率的 pandas Series，如何将这些频率转换为百分比？
【发布时间】：2021-11-07 10:57:04
【问题描述】：

我正在试验 kaggle.com 泰坦尼克号数据集（关于泰坦尼克号上每个人的数据）并提出了这样的性别细分：

df = pd.DataFrame({'sex': ['male'] * 577 + ['female'] * 314})
gender = df.sex.value_counts()
gender

male   577
female 314

我想找出泰坦尼克号上每个性别的百分比。

我的方法不太理想：

from __future__ import division
pcts = gender / gender.sum()
pcts

male      0.647587
female    0.352413

有更好的（更惯用的）方法吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

这个函数在 pandas 中实现了，实际上甚至在 value_counts() 中。不需要计算:)

只需输入：

df.sex.value_counts(normalize=True)

这恰好给出了所需的输出。

请注意 value_counts() 不包括 NA 值，因此数字加起来可能不等于 1。看这里：http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/generated/pandas.Series.value_counts.html （DataFrame 的一列是一个系列）

【讨论】：

下面给出的任何东西 male 577 0.647587 female 314 0.352413 都可以并排计数和 pctcnts ??

【解决方案2】：

如果您希望显示百分比，您可能会做的一件事是使用 value_counts(normalize=True) 作为 answered by @fanfabbb。

话虽如此，出于多种目的，您可能希望以百分之一的百分比显示它。

这可以像这样实现：

gender = df.sex.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%'

在这种情况下，我们multiply结果以百分位，round它保留一位小数并加上百分号。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果要将计数与百分比合并，可以使用：

c = df.sex.value_counts(dropna=False)
p = df.sex.value_counts(dropna=False, normalize=True)
pd.concat([c,p], axis=1, keys=['counts', '%'])

【讨论】：

真的应该有一个选项来自动显示这个！

【解决方案4】：

我想我可能会一次性做到这一点（不导入部门）：

1. * df.sex.value_counts() / len(df.sex)

或者，记住你想要一个百分比：

100. * df.sex.value_counts() / len(df.sex)

真的很多，你的方式看起来也不错。

【讨论】：

我喜欢这种方法，因为不需要导入未来.谢谢海登。