我正在尝试获取每个国家/地区产品出现率的百分比
我分别通过对Volume和ExpectedProfit列进行汇总：
批量代码：
df = (data1.groupby(['Country','Sector','Product'])['Volume']
.sum()
.reset_index(name='Volume'))
ExpectedProfit汇总代码：
grouper = data1.groupby(['Country','Sector','Product'])
df1 = grouper.RealizedPL.sum() + grouper.NetUnrealized.sum()
df1 = df1.reset_index(name="ExpectedProfit")
df1
然后我合并 df和df1，代码：
market = pd.merge(df1, df3, left_on=('Country','Sector','Product'), right_on=('Country','Sector','Product'), how='outer')
现在我要计算每个产品在每个国家/地区出现的频率。
我对频率使用了以下代码：
df2 = (data1.groupby(['Country','Sector'])['Product']
.value_counts(normalize=True)
.reset_index(name='Products%'))
但是问题是聚合的Volume和ExpectedProfit消失了。
我真的需要帮助，将不胜感激！
您可以使用以下示例数据框从头开始解决问题：
Country Sector Product Volume Profit UnrealizedProfit
0 Country_1 Sector1 Product_1 50 5 4
1 Country_1 Sector2 Product_2 100 6 3
2 Country_2 Sector1 Product_1 150 3 -1
3 Country_2 Sector2 Product_2 200 -1 5
4 Country_1 Sector1 Product_2 100 7 10
5 Country_2 Sector2 Product_2 200 -3 -1
6 Country_2 Sector1 Product_1 150 2 -1
7 Country_1 Sector2 Product_1 50 5 -3
所需的输出：
Country Sector Product Product% Volume ExpectedProfit
0 Country_1 Sector1 Product_1 0.138 100 11
1 Country_1 Sector2 Product_2 0.861 200 26
2 Country_2 Sector1 Product_1 0.667 300 3
3 Country_2 Sector2 Product_2 0.333 400 0
注意：：每个代码都可以单独正常运行，但是如果我合并了将“产品％”投放到市场数据框的代码，则该％不会给我带来很好的结果。
总结：我希望将国家/地区，部门，产品以及汇总的数量，每个国家/地区的预期利润和产品百分比都显示在一个最终数据框中。
非常感谢您