Pandas 数据透视表百分比计算

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas 数据透视表百分比计算

【英文标题】：Pandas pivot table Percent Calculations

【发布时间】：2016-09-06 00:53:42

【问题描述】：

给定以下数据框和数据透视表：

import pandas as pd
df=pd.DataFrame('A':['x','y','z','x','y','z'],
                 'B':['one','one','one','two','two','two'],
                 'C':[2,18,2,8,2,18])
df

    A   B       C
0   x   one     2
1   y   one     18
2   z   one     2
3   x   two     8
4   y   two     2
5   z   two     18

table = pd.pivot_table(df, index=['A', 'B'],aggfunc=np.sum)

            C
A   B   
x   one     2
    two     8
y   one     18
    two     2
z   one     2
    two     18

我想在此数据透视表中添加 2 列；一个显示所有值的百分比，另一个显示 A 列中的百分比，如下所示：

           C    % of Total  % of B
A   B
x   one    2    4%          10%
    two   18    36%         90%
y   one    2    4%          20%
    two    8    16%         80%
z   one    2    4%          10%
    two   18    36%         90%

额外积分：

我想要一个底部汇总行，其中包含 C 列的总和（如果接下来的 2 列也有 100% 也可以，但不需要这些）。

【参考方案1】：

你可以使用：

table['% of Total'] = (table.C / table.C.sum() * 100).astype(str) + '%'
table['% of B'] = (table.C / table.groupby(level=0).C.transform(sum) * 100).astype(str) + '%'
print table
        C % of Total % of B
A B                        
x one   2       4.0%  20.0%
  two   8      16.0%  80.0%
y one  18      36.0%  90.0%
  two   2       4.0%  10.0%
z one   2       4.0%  10.0%
  two  18      36.0%  90.0%

但是对于真实数据，我认为不推荐使用int，最好使用round。

额外积分：

table['% of Total'] = (table.C / table.C.sum() * 100)
table['% of B'] = (table.C / table.groupby(level=0).C.transform(sum) * 100)
table.loc['total', :] = table.sum().values
print table
              C  % of Total  % of B
A     B                            
x     one   2.0         4.0    20.0
      two   8.0        16.0    80.0
y     one  18.0        36.0    90.0
      two   2.0         4.0    10.0
z     one   2.0         4.0    10.0
      two  18.0        36.0    90.0
total      50.0       100.0   300.0

【讨论】：

我认为你是我的熊猫守护天使。

上帝保佑你们！