df.groupby('state').office_id.value_counts(normalize = True)

我使用value_counts方法，但它返回的百分比像0.70和0.30，而不是像70和30。

你可以把整个DataFrame加起来，然后除以状态总数:

# Copying setup from Paul H answer
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)]})
# Add a column with the sales divided by state total sales.
df['sales_ratio'] = (df / df.groupby(['state']).transform(sum))['sales']

df

返回

    office_id   sales state  sales_ratio
0           1  405711    CA     0.193319
1           2  535829    WA     0.347072
2           3  217952    CO     0.198743
3           4  252315    AZ     0.192500
4           5  982371    CA     0.468094
5           6  459783    WA     0.297815
6           1  404137    CO     0.368519
7           2  222579    AZ     0.169814
8           3  710581    CA     0.338587
9           4  548242    WA     0.355113
10          5  474564    CO     0.432739
11          6  835831    AZ     0.637686

但请注意，这只是因为除了state之外的所有列都是数字，从而支持整个DataFrame的总和。例如，如果office_id是字符，你会得到一个错误:

df.office_id = df.office_id.astype(str)
df['sales_ratio'] = (df / df.groupby(['state']).transform(sum))['sales']

/: 'str'和'str'不支持的操作数类型

更新2022 - 03

这个由caner使用变换的答案看起来比我原来的答案要好得多!

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

感谢Paul Rougieux的评论。

原答案(2014)

Paul H的回答是正确的，您将必须创建第二个groupby对象，但是您可以用更简单的方法计算百分比——只需groupby state_office并将sales列除以它的和。复制Paul H回答的开头:

# 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()))

返回:

                     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

df.groupby('state').office_id.value_counts(normalize = True)

我使用value_counts方法，但它返回的百分比像0.70和0.30，而不是像70和30。

我意识到这里已经有了很好的答案。

尽管如此，我还是愿意贡献自己的一份力量，因为我觉得对于这样一个基本的、简单的问题，应该有一个简单的、一目了然的解决方案。

它还应该以一种方式工作，即我可以将百分比作为一个新列添加，而不影响数据框架的其余部分。最后但并非最不重要的是，它应该以一种明显的方式推广到有多个分组级别的情况(例如，州和国家，而不是只有州)。

下面的代码段满足这些条件:

df['sales_ratio'] = df.groupby(['state'])['sales'].transform(lambda x: x/x.sum())

注意，如果你仍在使用Python 2，你必须用float(x)替换lambda项分母中的x。

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)]})

df.groupby(['state', 'office_id'])['sales'].sum().rename("weightage").groupby(level = 0).transform(lambda x: x/x.sum())
df.reset_index()

输出:

    state   office_id   weightage
0   AZ  2   0.169814
1   AZ  4   0.192500
2   AZ  6   0.637686
3   CA  1   0.193319
4   CA  3   0.338587
5   CA  5   0.468094
6   CO  1   0.368519
7   CO  3   0.198743
8   CO  5   0.432739
9   WA  2   0.347072
10  WA  4   0.355113
11  WA  6   0.297815