Question

我问我关于计算上一个问题中的百分比变化的问题，得到了很大的帮助（谢谢）。但是，当我尝试扩展变量时，我开始遇到问题。这是解决方案的原始问题（谢谢-'ansev'）

原始问题： “我正在尝试在特定的日期/月份显示水果选择的百分比，如示例中所示。

我可以使用以下代码获得整个df的总均值。但是，我想查看几天/几个月中百分比的变化。”

df：

data = {'date':['1-Jan', '1-Feb', '1-Mar', '1-Apr', '1-May', '1-Jun', '1-July', '1-Aug', '1-Sep'], 'name':['john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'pete'], 'fruit':['apple', 'red', 'orange', 'apple', 'orange', 'orange', 'apple', 'apple', 'orange']} 
df = pd.DataFrame(data)

灵魂：

df['values']=(df.groupby(['fruit','name']).cumcount()+1)/(df.groupby('name')['fruit'].cumcount()+1)
df2=df.pivot_table(index=df.index,columns='fruit',values='values').rename_axis(columns=None)
df2=df2.apply(lambda x: x.fillna(1-df2.sum(axis=1)) )*100
new_df=pd.concat([df.drop('values',axis=1),df2],axis=1)

输出：

date    name        fruit   apple   orange
0   1-Jan   john    apple   100.000000  0.000000
1   1-Feb   john    apple   100.000000  0.000000
2   1-Mar   john    orange  66.666667   33.333333
3   1-Apr   john    apple   75.000000   25.000000
4   1-May   john    orange  60.000000   40.000000
5   1-Jun   john    orange  50.000000   50.000000
6   1-July  john    apple   57.142857   42.857143
7   1-Aug   john    apple   62.500000   37.500000
8   1-Sep   pete    orange  0.000000    100.000000

但是，当我向数据中添加更多变量（fruits（mango））时，我得到了它（在3月1日，其中包含芒果，直到4月1日才应该包含芒果：

date        name    fruit   apple       mango       orange
0   1-Jan   john    apple   100.000000  0.000000    0.000000
1   1-Feb   john    apple   100.000000  0.000000    0.000000
2   1-Mar   john    orange  33.333333   33.333333   33.333333
3   1-Apr   john    mango   37.500000   25.000000   37.500000
4   1-May   john    orange  30.000000   30.000000   40.000000
5   1-Jun   john    orange  25.000000   25.000000   50.000000
6   1-July  john    apple   42.857143   28.571429   28.571429
7   1-Aug   john    apple   50.000000   25.000000   25.000000
8   1-Sep   pete    orange  0.000000    0.000000    100.000000

添加了芒果的新数据：

data = {'date':['1-Jan', '1-Feb', '1-Mar', '1-Apr', '1-May', '1-Jun', '1-July', '1-Aug', '1-Sep'], 'name':['john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'pete'], 'fruit':['apple', 'apple', 'orange', 'mango', 'orange', 'orange', 'apple', 'apple', 'orange']} 
df = pd.DataFrame(data)

ps。实际数据具有多个唯一的“水果”和“名称”。我仅以部分示例为例。

感谢所有帮助。谢谢

Answer 1

data = {'date': ['1-Jan', '1-Feb', '1-Mar', '1-Apr', '1-May', '1-Jun', '1-July', '1-Aug', '1-Sep'], 'name': ['john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'john', 'pete'], 'fruit': ['apple', 'apple', 'orange', 'mango', 'orange', 'orange', 'apple', 'apple', 'orange']}
df = pd.DataFrame(data)
df['add'] = (df.groupby(['fruit', 'name']).cumcount() + 1)
df['all'] = (df.groupby('name')['fruit'].cumcount() + 1)
df['apple'] = df['add'].loc[df.fruit == 'apple']
df['mango'] = df['add'].loc[df.fruit == 'mango']
df['orange'] = df['add'].loc[df.fruit == 'orange']
df = df.groupby('name').apply(lambda x: x.fillna(method='ffill').fillna(0))
df['apple_pct'] = (df['apple'] / df['all']) * 100
df['mango_pct'] = (df['mango'] / df['all']) * 100
df['orange_pct'] = (df['orange'] / df['all']) * 100
df = df.drop(['add', 'all', 'apple', 'mango', 'orange'], axis=1).round(2)

我将百分比四舍五入，可以根据需要撤消。结果是：

    date  name   fruit  apple_pct  mango_pct  orange_pct
0   1-Jan  john   apple     100.00       0.00        0.00
1   1-Feb  john   apple     100.00       0.00        0.00
2   1-Mar  john  orange      66.67       0.00       33.33
3   1-Apr  john   mango      50.00      25.00       25.00
4   1-May  john  orange      40.00      20.00       40.00
5   1-Jun  john  orange      33.33      16.67       50.00
6  1-July  john   apple      42.86      14.29       42.86
7   1-Aug  john   apple      50.00      12.50       37.50
8   1-Sep  pete  orange      00.00      00.00      100.00

计算百分比变化（多变量）熊猫

1 个答案: