pandas将列转换为总计的百分比

Question

我有一个包含4列ID和三个类别的数据框，结果落入

  <80% 80-90 >90
id
1   2     4    4
2   3     6    1
3   7     0    3

我想将其转换为百分比即：

   <80% 80-90 >90
id
1   20%   40%  40%
2   30%   60%  10%
3   70%    0%  30%

这似乎应该在熊猫的能力范围内，但我无法弄明白。

提前致谢！

Answer 1

您可以使用基本的pandas运算符.div和.sum执行此操作，使用axis参数确保计算按您希望的方式进行：

cols = ['<80%', '80-90', '>90']
df[cols] = df[cols].div(df[cols].sum(axis=1), axis=0).multiply(100)

• 计算每列的总和（df[cols].sum(axis=1）。 axis=1使得总和发生在行之间，而不是沿着列。
• 将数据框除以结果系列（df[cols].div(df[cols].sum(axis=1), axis=0）。 axis=0使得除法发生在整个列中。
• 要完成，请将结果乘以100，使它们的百分比介于0到100之间，而不是0到1之间的比例（或者您可以跳过此步骤并将其存储为比例）。

Answer 2

df/df.sum()

如果要除以行总和，请先对其进行转置。

Answer 3

Tim Tian的答案对我来说很有效，但是如果您有一个包含几列的df并想对％列进行明智的操作，也许这会有所帮助。

df_pct = df/df[df.columns].sum()*100

我遇到了麻烦，因为我想将pd.pivot_table的结果表示为％，但无法正常工作。因此，我只是在结果表本身上使用了该代码，它就起作用了。