计算熊猫数据框中每一行的百分比答案

【问题标题】：Compute percentage for each row in pandas dataframe计算熊猫数据框中每一行的百分比
【发布时间】：2015-10-07 12:40:03
【问题描述】：

                  country_name  country_code  val_code  \
   United States of America           231                     1   
   United States of America           231                     2   
   United States of America           231                     3   
   United States of America           231                     4   
   United States of America           231                     5   

      y191      y192      y193      y194      y195  \
   47052179  43361966  42736682  43196916  41751928   
   1187385   1201557   1172941   1176366   1192173   
   28211467  27668273  29742374  27543836  28104317   
   179000    193000    233338    276639    249688   
   12613922  12864425  13240395  14106139  15642337

在上面的数据框中，我想为每一行计算该 val_code 占总数的百分比，从而导致 foll。数据框。

即将每一行相加并除以所有行的总数

                  country_name  country_code  val_code  \
   United States of America           231                     1   
   United States of America           231                     2   
   United States of America           231                     3   
   United States of America           231                     4   
   United States of America           231                     5  

      perc   
  50.14947129
  1.363631254
  32.48344744
  0.260213146
  15.74323688

现在，我正在这样做，但它不起作用

grp_df = df.groupby(['country_name', 'val_code']).agg()

pct_df = grp_df.groupby(level=0).apply(lambda x: 100*x/float(x.sum()))

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以使用lambda 函数获取每列的百分比，如下所示：

>>> df.iloc[:, 3:].apply(lambda x: x / x.sum())
       y191      y192      y193      y194      y195
0  0.527231  0.508411  0.490517  0.500544  0.480236
1  0.013305  0.014088  0.013463  0.013631  0.013713
2  0.316116  0.324405  0.341373  0.319164  0.323259
3  0.002006  0.002263  0.002678  0.003206  0.002872
4  0.141342  0.150833  0.151969  0.163455  0.179920

您的示例没有 val_code 的任何重复值，因此我不确定您希望数据如何显示（即显示列中总数的百分比与每个 vval_code 组的总数。）

【讨论】：

如何对 x/x.sum(axis=1) 使用相同的技术（即跨行总数的百分比）。谢谢。我需要它来完成其他任务。
哇，真快。实际上我刚刚从其他帖子中解决了这个问题.. df.apply(lambda x: x/x.sum(), axis=1) （只需要添加axis=1即可应用）。无论如何，非常感谢你..你对这个问题的回答正是我想要的。以前我在错误的位置尝试axis = 1参数。

【解决方案2】：

获取所有感兴趣列的总数，然后添加百分比列：

In [35]:
total = np.sum(df.ix[:,'y191':].values)
df['percent'] = df.ix[:,'y191':].sum(axis=1)/total * 100
df

Out[35]:
               country_name  country_code  val_code      y191      y192  \
0  United States of America           231         1  47052179  43361966   
1  United States of America           231         1   1187385   1201557   
2  United States of America           231         1  28211467  27668273   
3  United States of America           231         1    179000    193000   
4  United States of America           231         1  12613922  12864425   

       y193      y194      y195    percent  
0  42736682  43196916  41751928  50.149471  
1   1172941   1176366   1192173   1.363631  
2  29742374  27543836  28104317  32.483447  
3    233338    276639    249688   0.260213  
4  13240395  14106139  15642337  15.743237

所以np.sum 将对所有值求和：

In [32]:
total = np.sum(df.ix[:,'y191':].values)
total

Out[32]:
434899243

然后我们在感兴趣的列上调用 .sum(axis=1)/total * 100 以逐行求和，除以总数并乘以 100 以获得百分比。

【讨论】：