groupby，计算百分比并替换列

Question

我有一个如下所示的数据框（仅前9行）：

            Seats Vpip
0             KO   No
1     Racushniak   No
2   MylifEizmine   No
3      Johnii141  Yes
4   urmydestiny7   No
5      Johnii141  Yes
6      Johnii141  Yes
7              0   No
8     Racushniak   No

我首先要做的是按席位分组并计算Vpip ='是'的百分比。

df2_stats.groupby(['Seats']).Vpip.value_counts().groupby(level=0).apply(lambda x: x/x.sum()*100).loc(axis=0)[slice(None), 'Yes']

输出如下：

Seats        Vpip
1DukeIvan    Yes     100.000000
Bantina      Yes      50.000000
DMIGNN       Yes      66.666667
Gemb1rdd     Yes      50.000000
GluciuS      Yes      66.666667
Johnii141    Yes     100.000000
NeRo2410     Yes     100.000000
Sandats      Yes     100.000000
bonus2828    Yes     100.000000
fasolakia14  Yes     100.000000
flylynx      Yes     100.000000
thegame2006  Yes     100.000000
tomaso_13    Yes     100.000000

我真正想要实现的是删除Column Vpip并将％保存为'Vpip％'。

.drop('Vpip', axis = 1) 

不起作用。