获取基于另一列 pands 的分组值的百分比 python

Question

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 output： home 30 - 23% etc

我的代码：

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

Output： home 30 fashion 30 celebrity 70

Answer 1

我会首先创建一个“百分比”列：

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

然后，您可以按类别分组并得到所需的 output，四舍五入到小数点后两位：

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

output 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”列用于将来的计算可能很有价值，就像您正在做的那样。 因此，将此类列作为数据集的一部分可能是合理的。

Answer 2

groupby、agg sum 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