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在Python的數(shù)據(jù)分析庫(kù)pandas中，我們經(jīng)常需要對(duì)某列數(shù)據(jù)進(jìn)行百分比計(jì)算，這通常涉及到將該列的數(shù)據(jù)除以總數(shù)據(jù)，然后乘以100得到百分比，以下是詳細(xì)的步驟和代碼示例：
1、我們需要導(dǎo)入pandas庫(kù)，如果你還沒(méi)有安裝這個(gè)庫(kù)，可以使用pip install pandas命令進(jìn)行安裝。
2、創(chuàng)建或讀取一個(gè)DataFrame，我們可以創(chuàng)建一個(gè)包含兩列數(shù)據(jù)的DataFrame，一列是“類別”，另一列是“數(shù)量”。
3、計(jì)算總數(shù)量，我們可以使用DataFrame的sum()函數(shù)來(lái)計(jì)算“數(shù)量”列的總和。
4、計(jì)算每個(gè)類別的數(shù)量占總數(shù)量的百分比，我們可以使用DataFrame的apply()函數(shù)，結(jié)合lambda表達(dá)式來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。
5、我們可以將計(jì)算出的百分比添加到原始的DataFrame中。
以下是具體的代碼示例：
導(dǎo)入pandas庫(kù)
import pandas as pd
創(chuàng)建一個(gè)包含兩列數(shù)據(jù)的DataFrame
data = {'類別': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
'數(shù)量': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
計(jì)算總數(shù)量
total = df['數(shù)量'].sum()
計(jì)算每個(gè)類別的數(shù)量占總數(shù)量的百分比
df['百分比'] = df.apply(lambda row: row['數(shù)量'] / total * 100, axis=1)
打印結(jié)果
print(df)
在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)包含兩列數(shù)據(jù)的DataFrame，一列是“類別”，另一列是“數(shù)量”，我們計(jì)算了“數(shù)量”列的總和，得到了總數(shù)量，接著，我們使用apply()函數(shù)和lambda表達(dá)式，對(duì)每一行數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，計(jì)算其“數(shù)量”值占總數(shù)量的百分比，我們將計(jì)算出的百分比添加到原始的DataFrame中。
注意，我們?cè)趌ambda表達(dá)式中使用了axis=1參數(shù)，這是因?yàn)槲覀兿Ｍ麑?duì)每一行數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，而不是對(duì)每一列數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，如果不指定axis參數(shù)，apply()函數(shù)會(huì)默認(rèn)對(duì)每一列數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。
我們還需要注意，由于浮點(diǎn)數(shù)的精度問(wèn)題，計(jì)算出的百分比可能會(huì)有輕微的誤差，如果需要更精確的結(jié)果，可以使用round()函數(shù)對(duì)結(jié)果進(jìn)行四舍五入，我們可以將上述代碼中的最后一行改為：
df['百分比'] = df.apply(lambda row: round(row['數(shù)量'] / total * 100, 2), axis=1)
這樣，計(jì)算出的百分比就會(huì)保留兩位小數(shù)。
網(wǎng)頁(yè)題目：pandas某列百分比
文章分享：http://fisionsoft.com.cn/article/djhoopi.html
