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)

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)

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

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

查找跨列或索引的百分比的最优雅方法是使用pd.crosstab。

样本数据

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)]})

输出数据帧是这样的

print(df)

        state   office_id   sales
    0   CA  1   764505
    1   WA  2   313980
    2   CO  3   558645
    3   AZ  4   883433
    4   CA  5   301244
    5   WA  6   752009
    6   CO  1   457208
    7   AZ  2   259657
    8   CA  3   584471
    9   WA  4   122358
    10  CO  5   721845
    11  AZ  6   136928

只需指定要聚合的索引、列和值。normalize关键字将根据上下文计算跨索引或列的%。

result = pd.crosstab(index=df['state'], 
                     columns=df['office_id'], 
                     values=df['sales'], 
                     aggfunc='sum', 
                     normalize='index').applymap('{:.2f}%'.format)




print(result)
office_id   1   2   3   4   5   6
state                       
AZ  0.00%   0.20%   0.00%   0.69%   0.00%   0.11%
CA  0.46%   0.00%   0.35%   0.00%   0.18%   0.00%
CO  0.26%   0.00%   0.32%   0.00%   0.42%   0.00%
WA  0.00%   0.26%   0.00%   0.10%   0.00%   0.63%