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。
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
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
即通过自动匹配列名和索引名来实现操作。这段代码应该相当于@exp1orer接受答案的一个逐步版本
使用df，我将用别名state_office_sales调用它:
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
State_total_sales是state_office_sales，按索引级别0(最左边)中的总和分组。
In: state_total_sales = df.groupby(level=0).sum()
state_total_sales
Out:
sales
state
AZ 2448009
CA 2832270
CO 1495486
WA 595859
因为这两个数据框架共享一个索引名和一个列名，pandas将通过共享索引找到合适的位置，例如:
In: state_office_sales / state_total_sales
Out:
sales
state office_id
AZ 2 0.448640
4 0.125865
6 0.425496
CA 1 0.288022
3 0.322169
5 0.389809
CO 1 0.206684
3 0.357891
5 0.435425
WA 2 0.321689
4 0.346325
6 0.331986
为了更好地说明这一点，这里有一个没有等价物的XX的部分总数。Pandas将根据索引和列名匹配位置，如果没有重叠，Pandas将忽略它:
In: partial_total = pd.DataFrame(
data = {'sales' : [2448009, 595859, 99999]},
index = ['AZ', 'WA', 'XX' ]
)
partial_total.index.name = 'state'
Out:
sales
state
AZ 2448009
WA 595859
XX 99999
In: state_office_sales / partial_total
Out:
sales
state office_id
AZ 2 0.448640
4 0.125865
6 0.425496
CA 1 NaN
3 NaN
5 NaN
CO 1 NaN
3 NaN
5 NaN
WA 2 0.321689
4 0.346325
6 0.331986
当没有共享索引或列时，这一点变得非常明显。这里missing_index_totals等于state_total_sales，只是它没有索引名。
In: missing_index_totals = state_total_sales.rename_axis("")
missing_index_totals
Out:
sales
AZ 2448009
CA 2832270
CO 1495486
WA 595859
In: state_office_sales / missing_index_totals
Out: ValueError: cannot join with no overlapping index names
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
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)。
