Pandas按分组计算总和的百分比
Pandas按分组计算总和的百分比
这显然很简单，但作为一个numpy的新手我卡住了。\n我有一个包含3列的CSV文件，分别是州、办公室ID和该办公室的销售额。\n我想计算每个州办公室销售额的百分比（每个州的所有百分比之和为100%）。\n
df = pd.DataFrame({'state': ['CA', 'WA', 'CO', 'AZ'] * 3,
'office_id': list(range(1, 7)) * 2,
'sales': [np.random.randint(100000, 999999)
for _ in range(12)]})
df.groupby(['state', 'office_id']).agg({'sales': 'sum'})
\n这将返回：\n
sales
state office_id
AZ 2 839507
4 373917
6 347225
CA 1 798585
3 890850
5 454423
CO 1 819975
3 202969
5 614011
WA 2 163942
4 369858
6 959285
\n我似乎无法弄清楚如何“到达”groupby的state级别以总计整个state的sales来计算百分比。
在这段代码中，我们需要计算每个州的销售额在总销售额中所占的百分比。为了达到这个目的，我们首先根据州和办公室ID进行分组，并使用agg函数对销售额进行求和。然后，我们再次根据州进行分组，并对销售额进行求和。接下来，我们使用div方法来计算每个州的销售额占总销售额的百分比。
解决方法是在div方法中使用level参数来指定按照哪个层级的索引进行广播/连接。在这个例子中，我们使用level='state'来指定按照州的层级进行连接。
然而，如果我们有3个索引，上述方法是否有效呢？问在有3个索引的情况下是否可以使用类似的方法，但是在使用level参数时遇到了问题。错误消息显示“在两个MultiIndex对象之间的层级连接是不明确的”。
解决这个问题的方法是在创建一个可重现的示例后，在网站上进行更详细的搜索。如果找不到相关信息，可以创建一个新的问题，并提供一个能够重现问题的示例。
总结起来，这段代码的目的是计算每个州的销售额在总销售额中所占的百分比。为了实现这个目标，我们使用了Pandas的groupby和div方法，并指定了按照州进行连接的层级。如果在使用这个方法时遇到问题，可以在网站上搜索更多的信息或提问一个新问题，并提供一个可重现的示例。
Pandas percentage of total with groupby
在数据分析中，经常需要计算某个特定组的数据在整体数据中所占的比例。例如，我们可能想知道在销售数据中，每个州的销售额所占总销售额的百分比。在Pandas中，可以使用groupby函数对数据进行分组，并使用transform函数计算每个组的百分比。
下面是一个使用Pandas进行百分比计算的例子：
df['%'] = 100 * df['sales'] / df.groupby('state')['sales'].transform('sum')
这一行代码将销售数据按州分组，并计算每个州的销售额占总销售额的百分比，并将结果存储在新的列"% "中。最后，我们可以打印结果来查看计算的百分比。
通过这种方法，我们可以简洁地计算出每个组的百分比，而不需要进行复杂的循环或条件判断。这种方法还可以保持数据框的结构不变，只是添加了一个新的百分比列。
这个解决方案的灵感来自于一篇名为"Using the Pandas Transform Function"的文章。使用transform函数可以实现对数据的转换，并返回与输入相同形状的输出。这使得我们可以在计算百分比时保持数据框的结构。
总结起来，这个问题的出现是因为在数据分析中经常需要计算特定组的百分比。而使用Pandas的groupby和transform函数可以简洁地解决这个问题。通过对数据进行分组，并使用transform函数计算每个组的百分比，我们可以得到每个组在整体数据中的比例。这种方法不仅简单高效，还可以保持数据框的结构不变。
Pandas是一个流行的Python数据处理库，它提供了丰富的功能来处理和分析数据。在Pandas中，我们经常需要对数据进行分组并计算每个组的百分比。在Stack Overflow上，有一个问题是如何使用groupby计算每个组的总数的百分比。
问题的原因是有用户想要使用groupby计算每个州（state）的每个办公室（office_id）的销售额（sales）占该州总销售额的百分比。用户使用了一个示例数据集，并尝试了一种解决方法，但遇到了一些困难和错误。
解决该问题的方法是使用groupby和transform函数。transform函数可以将每个组的结果应用到原始数据集的每一行。通过使用transform函数，我们可以计算每个州的总销售额，并将每个办公室的销售额除以总销售额，从而得到每个办公室的销售额占比。
以下是解决该问题的示例代码：
df['sales'] / df.groupby('state')['sales'].transform('sum')
这行代码将原始数据集的销售额列除以每个州的总销售额，得到了每个办公室的销售额占比。
这个解决方法相对简单，而且使用了Pandas的内置函数，可以高效地计算出每个办公室的销售额占比。这种方法适用于处理大型和高维度数据集。
在Stack Overflow的回答中，还提到了另一种解决方法，使用了groupby和apply函数。这种方法虽然也可以计算出每个办公室的销售额占比，但相对于使用transform函数，它的性能较差，特别是在处理大型数据集时。
总结起来，Pandas中使用groupby计算每个组的百分比可以通过使用transform函数来实现。这种方法简单高效，适用于处理各种规模和维度的数据集。
以上是对问题的原因和解决方法的整理。希望这篇文章能够帮助读者理解如何使用Pandas进行分组计算和百分比计算。