使用 groupby 的 Pandas 占总数的百分比

Question

这显然很简单，但作为一个麻木的新手，我被卡住了。

我有一个 CSV 文件，其中包含 3 列，即州、办公室 ID 和该办公室的销售额。

我想计算给定州每个办公室的销售额百分比（每个州所有百分比的总和为 100%）。

df = pd.DataFrame({'state': ['CA', 'WA', 'CO', 'AZ'] * 3,
                   'office_id': range(1, 7) * 2,
                   'sales': [np.random.randint(100000, 999999)
                             for _ in range(12)]})

df.groupby(['state', 'office_id']).agg({'sales': 'sum'})

这将返回：

                  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

我似乎无法弄清楚如何“达到”state水平groupby以总计sales整个state以计算分数。

Answer 1

2022 年 3 月更新

using这个答案transform看起来比我原来的答案好得多！

df['sales'] / df.groupby('state')['sales'].transform('sum')

感谢发表的评论。

原始答案（2014）

H的回答是正确的，您将不得不制作第二个groupby对象，但您可以以更简单的方式计算百分比
- 只需groupby将列state_office除sales以其总和即可。复制 Paul H 答案的开头：

# From Paul H
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)
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)]})
state_office = df.groupby(['state', 'office_id']).agg({'sales': 'sum'})
# Change: groupby state_office and divide by sum
state_pcts = state_office.groupby(level=0).apply(lambda x:
                                                 100 * x / float(x.sum()))

回报：

                     sales
state office_id           
AZ    2          16.981365
      4          19.250033
      6          63.768601
CA    1          19.331879
      3          33.858747
      5          46.809373
CO    1          36.851857
      3          19.874290
      5          43.273852
WA    2          34.707233
      4          35.511259
      6          29.781508