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.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。

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。

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

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。

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