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

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

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。

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)

(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

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%