如何计算 pandas 数据框中一组列的百分比，同时保持数据的原始格式

Question

我有下面给出的数据集：

   date        product_category   product_type   amount 
2020-01-01             A               1           15
2020-01-01             A               2           25
2020-01-01             A               3           10
2020-01-02             B               1           15
2020-01-02             B               2           10
2020-01-03             C               2           100
2020-01-03             C               1           250
2020-01-03             C               3           150

我正在尝试根据下面给出的 product_category and date 将此数据转换为标准化数量：

   date        product_category   product_type   amount 
2020-01-01             A               1           0.30
2020-01-01             A               2           0.50
2020-01-01             A               3           0.20
2020-01-02             B               1           0.60
2020-01-02             B               2           0.40
2020-01-03             C               2           0.20
2020-01-03             C               1           0.50
2020-01-03             C               3           0.30

有什么方法可以处理 python 数据帧并更新原始熊猫数据帧吗？

Answer 1

将 GroupBy.transform 与总和一起用于重复聚合 sum，因此可能除以原始列 amount:

#to new column
df['norm'] = df['amount'].div(df.groupby(['date','product_category'])['amount'].transform('sum'))

#rewrite original column
#df['amount'] = df['amount'].div(df.groupby(['date','product_category'])['amount'].transform('sum'))

print (df)
         date product_category  product_type  amount  norm
0  2020-01-01                A             1      15   0.3
1  2020-01-01                A             2      25   0.5
2  2020-01-01                A             3      10   0.2
3  2020-01-02                B             1      15   0.6
4  2020-01-02                B             2      10   0.4
5  2020-01-03                C             2     100   0.2
6  2020-01-03                C             1     250   0.5
7  2020-01-03                C             3     150   0.3

如何计算 pandas 数据框中一组列的百分比，同时保持数据的原始格式

how to calculate the percentage in a group of columns in pandas dataframe while keeping the original format of data

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