一行的解决方案:

df.join(
    df.groupby('state').agg(state_total=('sales', 'sum')),
    on='state'
).eval('sales / state_total')

这将返回一系列每个办公室的比率——可以单独使用，也可以分配给原始数据框架。

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%

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 = 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)]})

grouped = df.groupby(['state', 'office_id'])
100*grouped.sum()/df[["state","sales"]].groupby('state').sum()

返回:

sales
state   office_id   
AZ  2   54.587910
    4   33.009225
    6   12.402865
CA  1   32.046582
    3   44.937684
    5   23.015735
CO  1   21.099989
    3   31.848658
    5   47.051353
WA  2   43.882790
    4   10.265275
    6   45.851935

为了简洁起见，我使用SeriesGroupBy:

In [11]: c = df.groupby(['state', 'office_id'])['sales'].sum().rename("count")

In [12]: c
Out[12]:
state  office_id
AZ     2            925105
       4            592852
       6            362198
CA     1            819164
       3            743055
       5            292885
CO     1            525994
       3            338378
       5            490335
WA     2            623380
       4            441560
       6            451428
Name: count, dtype: int64

In [13]: c / c.groupby(level=0).sum()
Out[13]:
state  office_id
AZ     2            0.492037
       4            0.315321
       6            0.192643
CA     1            0.441573
       3            0.400546
       5            0.157881
CO     1            0.388271
       3            0.249779
       5            0.361949
WA     2            0.411101
       4            0.291196
       6            0.297703
Name: count, dtype: float64

对于多个组，你必须使用transform(使用Radical的df):

In [21]: c =  df.groupby(["Group 1","Group 2","Final Group"])["Numbers I want as percents"].sum().rename("count")

In [22]: c / c.groupby(level=[0, 1]).transform("sum")
Out[22]:
Group 1  Group 2  Final Group
AAHQ     BOSC     OWON           0.331006
                  TLAM           0.668994
         MQVF     BWSI           0.288961
                  FXZM           0.711039
         ODWV     NFCH           0.262395
...
Name: count, dtype: float64

这似乎比其他答案的性能稍好(对我来说，大约0.08秒，是Radical回答速度的两倍)。

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。