获取基于另一列pandas python的分组值的百分比答案

【问题标题】：get the percentage of a grouped values based on another column pands python获取基于另一列pandas python的分组值的百分比
【发布时间】：2020-11-23 23:14:57
【问题描述】：

我的 pandas_df 中有两列。类别和金额。我的数据如下所示：

category          amount
home              20
home              10
fashion           20
fashion           10
celebrity         30
celebrity         40

我想对类别列进行分组并获取每个类别的总和。我还需要知道每个类别的百分比。

预期输出： home 30 - 23% etc

我的代码：

dict(df.groupby(['category'])['amount'].sum().sort_values(ascending=False))

输出： home 30 fashion 30 celebrity 70

【问题讨论】：

标签： python pandas group-by sum percentage

【解决方案1】：

我会先创建一个“百分比”列：

df['percent'] = df['amount'] / sum(df['amount'])

然后，您可以按类别分组并获得所需的输出，四舍五入到小数点后两位：

df.groupby(['category']).sum().round(2)

输出将是：

          amount    percent
category
    
celebrity   70          0.54
fashion     30          0.23
home        30          0.23

根据您的业务案例，将“百分比”列作为您正在执行的计算可能很有价值。因此，将此类列作为数据集的一部分包含在内可能是合理的。

【讨论】：

谢谢。虽然它没有给我正确的百分比。如果总数是 70+30+30 = 130，那么 70（名人）就是 53%...
它显示 54% 因为我包含了 .round(2) 方法。如果你不像我那样对结果进行四舍五入，你会得到更准确的结果 53%，后跟多个小数位。

【解决方案2】：

groupby，聚合总和并计算结果总和的百分比。

 g=df.groupby('category').agg(Sum=('amount','sum')).reset_index()#Calculate sum

g.assign(per=(g.Sum/(g.Sum.sum())*100).astype(int))#Calc the Percentage

    category  Sum  per
0  celebrity   70   53
1    fashion   30   23
2       home   30   23

【讨论】：

谢谢。我确实尝试了你的代码，看起来“g”没有定义：/
这有帮助吗？