Pandas 如何使用groupby函数在Pandas中根据另一列的条件计算百分比/比例总数

Pandas是一个强大的Python数据分析库，提供了许多功能强大的函数和方法来处理和分析数据。其中，groupby函数是一种非常有用的工具，它可以根据指定的列将数据分组，并对每个组进行计算。

在实际数据分析中，经常需要根据某个条件计算一列数据的百分比或比例总数。下面我们将以一个示例来介绍如何使用groupby函数来实现这一目标。

假设我们有一个包含以下列的数据集：

我们想要根据城市来计算每个城市中不同性别的人数的比例。

首先，我们需要使用groupby函数来将数据按照城市进行分组：

grouped_city = df.groupby('城市')

接下来，我们可以使用size函数来计算每个组的大小（即该组中的行数）：

city_count = grouped_city.size()

然后，我们可以使用groupby函数再次将数据按照城市和性别进行分组：

grouped_city_gender = df.groupby(['城市', '性别'])

使用size函数计算每个组的大小：

city_gender_count = grouped_city_gender.size()

现在，我们需要将每个城市中不同性别的人数除以总人数来计算比例。为了实现这一目标，我们可以将上面两个计数的Series对象进行除法操作，然后乘以100来得到百分比：

percentage = city_gender_count.div(city_count, level='城市') * 100

这样，我们就得到了根据城市和性别来计算每个城市中不同性别人数的百分比。

最后，我们可以使用reset_index函数将结果转换为DataFrame，并为其添加一个适当的列名：

percentage_df = percentage.reset_index(name='百分比')

这样，我们就得到了一个包含城市、性别和百分比的数据框。

阅读更多：Pandas 教程

总结

通过上述示例，我们学习了如何使用groupby函数在Pandas中根据另一列的条件计算百分比/比例总数。首先，我们使用groupby函数将数据按照指定的列进行分组。然后，我们可以使用size函数计算每个组的大小，并再次使用groupby函数根据多个列进行分组。最后，我们可以将计数的结果进行除法操作，并将其转换为百分比。通过这些步骤，我们可以方便地计算出数据中特定条件下的百分比/比例总数。Pandas的groupby函数提供了强大的功能，对于数据分析和处理来说非常有帮助。