熊貓按一列分組，然后按另一列分組

Question

我有一個df

code    id    amount
BB10    531   20
BB10    531   30
BB10    532   50
BR11    631   10
BR11    632   5
IN20    781   10
IN20    781   20
IN20    781   30

我想先groupby df使用code ，並獲得總amount各組內，

df.groupby('code')['amount'].agg('sum')

那么我想知道特定code組中特定id的amount百分比，例如，對於531 ， BB10 amount為50 ， amount百分比為50% ； 結果df應該看起來像

code    id    amount    pct
BB10    531   50        50%
BB10    532   50        50%
BR11    631   10        66.7%
BR11    632   5         33.3%
IN20    781   60        100%

Answer 1

首先通過兩列sum ，然后得到每個code划分amount總數，乘以100並四舍五入：

df1 = df.groupby(['code','id'], as_index=False)['amount'].sum()
df1['pct']=df1['amount'].div(df1.groupby('code')['amount'].transform('sum')).mul(100).round(1)
print (df1)
   code   id  amount    pct
0  BB10  531      50   50.0
1  BB10  532      50   50.0
2  BR11  631      10   66.7
3  BR11  632       5   33.3
4  IN20  781      60  100.0

最后，如果需要百分比，則將值轉換為字符串並添加% ：

df1['pct'] = df1['pct'].astype(str) + '%'
print (df1)
   code   id  amount     pct
0  BB10  531      50   50.0%
1  BB10  532      50   50.0%
2  BR11  631      10   66.7%
3  BR11  632       5   33.3%
4  IN20  781      60  100.0%