Pandas groupby agg 根據一列的值

Question

數據源：

    Name    Country Height
0   Ben     UK  170
1   Bob     UK  159
2   Alice   UK  182
3   Craig   UK  172
4   Steve   UK  166
5   Jobs    UK  166
6   Jams    ZA  153
7   Tommy   ZA  176
8   Jacab   ZA  190

目標：

試過：

h_range_labels=["150-159", "160-169", "170-179", "180-190"]
h_range=[150,160,170,180,190]
source.groupby(pd.cut(source["Height"], h_range, labels=h_range_labels)).agg({"Name":"count"}).cumsum()

我如何實現上圖的目標？

------更新問題----------

目標 2：如何顯示為行百分比的總和？

Country      UK      ZA
Height            
[150, 160)   16.67%   33.33%
[160, 170)   33.33%   0
[170, 180)   33.33%   33.33%
[180, 191)   16.67%   33.33%

Answer 1

嘗試這個：

df = df.groupby([pd.cut(df['Height'],bins = [150,160,170,180,191],right = False),'Country']).size().unstack()

輸出：

Country     UK  ZA
Height            
[150, 160)   1   1
[160, 170)   2   0
[170, 180)   2   1
[180, 191)   1   1

一定要獲得額外的輸出，可以使用以下內容：

df.div(df.sum(),axis=1).mul(100).applymap('{:.2f}%'.format)