这显然很简单,但作为一个麻木的新手,我被卡住了。

我有一个CSV文件,其中包含3列,州,办公室ID,以及该办公室的销售。

我想计算给定州中每个办事处的销售额百分比(每个州所有百分比的总和为100%)。

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']).agg({'sales': 'sum'})

这将返回:

                  sales
state office_id        
AZ    2          839507
      4          373917
      6          347225
CA    1          798585
      3          890850
      5          454423
CO    1          819975
      3          202969
      5          614011
WA    2          163942
      4          369858
      6          959285

我似乎不知道如何“达到”集团的州级,通过合计整个州的销售来计算分数。


当前回答

你需要创建第二个groupby对象,按状态分组,然后使用div方法:

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


                     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

div中的level='state' kwarg告诉pandas根据索引的状态级别的值广播/加入数据框架。

其他回答

你需要创建第二个groupby对象,按状态分组,然后使用div方法:

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


                     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

div中的level='state' kwarg告诉pandas根据索引的状态级别的值广播/加入数据框架。

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。

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

(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

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。