Python pandas 计算groupby后的份额

Question

我想按邮政编码对以下类型的数据集进行分组，并计算每个运输方式在每个邮政编码中所占的已完成订单份额。 我已经实现了一个 csv 文件并尝试了下面的代码，但我意识到我需要为此使用 MultiIndex - 因为我有很多不同的邮政编码，所以我不确定如何使用它。

postalcode	shipping_method	completed_orders
12345	post1	1
12345	post2	3
12345	post3	2
11123	post1	1
11123	post2	2

import numpy as np
import pandas as pd

shipping_data = pd.read_csv("shipping_per_postalcode.csv")

shareof = lambda x: x/x.sum()
result = shipping_data['amount_users_completed'].groupby(level=['postalcode', 'shipping_option']).transform(sumto)
print(result)

Answer 1

像这样？

result = df['completed_orders'] / df.groupby(['postalcode'])['completed_orders'].transform(sum)

# Out[43]:
# 0    0.166667
# 1    0.500000
# 2    0.333333
# 3    0.333333
# 4    0.666667
# Name: completed_orders, dtype: float64

Answer 2

您可能需要额外的 groupby 来获得百分比贡献

df_agg=df_1.groupby(['postalcode', 'shipping_method'])['completed_orders'].sum()

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

来源：Pandas percentage of total with groupby