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。
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)。