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。

(此解决方案的灵感来自这篇文章https://pbpython.com/pandas_transform.html)

我发现下面的解决方案是最简单的(可能是最快的)使用转换:

类的简化版本 数据转换时，可以返回一些转换后的完整版本 数据重组。对于这样的转换，输出是相同的 形状作为输入。

所以使用变换，解决方案是一行:

df['%'] = 100 * df['sales'] / df.groupby('state')['sales'].transform('sum')

如果你打印:

print(df.sort_values(['state', 'office_id']).reset_index(drop=True))

   state  office_id   sales          %
0     AZ          2  195197   9.844309
1     AZ          4  877890  44.274352
2     AZ          6  909754  45.881339
3     CA          1  614752  50.415708
4     CA          3  395340  32.421767
5     CA          5  209274  17.162525
6     CO          1  549430  42.659629
7     CO          3  457514  35.522956
8     CO          5  280995  21.817415
9     WA          2  828238  35.696929
10    WA          4  719366  31.004563
11    WA          6  772590  33.298509

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。

我认为这需要基准测试。使用OP的原始数据帧，

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)]
})

---

第0个癌症

新熊猫变形看起来快多了。

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

每回路1.32 ms±352µs (7次运行的平均值±标准度，每次100次循环)

安迪·海登

正如他的回答所评论的那样，安迪充分利用了向量化和熊猫索引。

c = df.groupby(['state', 'office_id'])['sales'].sum().rename("count")
c / c.groupby(level=0).sum()

每回路3.42 ms±16.7µs (7次运行的平均值±标准度，每次100次循环)

---

保罗·H

state_office = df.groupby(['state', 'office_id']).agg({'sales': 'sum'})
state = df.groupby(['state']).agg({'sales': 'sum'})
state_office.div(state, level='state') * 100

每回路4.66 ms±24.4µs (7次运行的平均值±标准度，每次100次循环)

---

第三名 exp1orer

这是最慢的答案，因为它为级别0中的每个x计算x.sum()。

对我来说，这仍然是一个有用的答案，尽管不是目前的形式。对于小型数据集的快速EDA, apply允许您使用方法链接将其写在一行中。因此，我们不需要决定变量的名称，这对于你最有价值的资源(你的大脑!!)来说，实际上是非常昂贵的计算。

这是修改，

(
    df.groupby(['state', 'office_id'])
    .agg({'sales': 'sum'})
    .groupby(level=0)
    .apply(lambda x: 100 * x / float(x.sum()))
)

10.6 ms±81.5µs /回路 (7次运行的平均值±标准度，每次100次循环)

---

所以没有人会关心小数据集上的6毫秒。然而，这是3倍的速度，在一个更大的数据集上，这将产生巨大的差异。

加上上面的代码，我们创建了一个形状为(12,000,000,3)的DataFrame，其中包含14412个状态类别和600个office_ids，

import string

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)

groups = [
    ''.join(i) for i in zip(
    np.random.choice(np.array([i for i in string.ascii_lowercase]), 30000),
    np.random.choice(np.array([i for i in string.ascii_lowercase]), 30000),
    np.random.choice(np.array([i for i in string.ascii_lowercase]), 30000),
                       )
]

df = pd.DataFrame({'state': groups * 400,
               'office_id': list(range(1, 601)) * 20000,
               'sales': [np.random.randint(100000, 999999)
                         for _ in range(12)] * 1000000
})

使用癌症的,

0.791 s±19.4 ms /循环 (7次运行的平均值±标准值，每个循环1次)

使用安迪的,

2 s±10.4 ms每循环 (7次运行的平均值±标准值，每个循环1次)

和exp1orer

每回路19 s±77.1 ms (7次运行的平均值±标准值，每个循环1次)

所以现在我们看到，用Andy的x10加速了大型、高基数数据集，而用Caner的x20加快了令人印象深刻的速度。

---

如果你要UV这个答案，一定要UV这三个答案!!

编辑:添加了Caner基准

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

我认为这一行就可以做到:

df.groupby(['state', 'office_id']).sum().transform(lambda x: x/np.sum(x)*100)