计算相对于整个 table 的百分比

Question

我想根据整个 table 的总和来计算百分比，而不仅仅是 pandas table 和 python 中的行或列。我可以分别按行和按列来做，但我宁愿做整个 table。欢迎提出任何建议。非常感谢

数据

df1 = pd.DataFrame(data={'id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 'place': [1,1,2,2,2,1,1,2,1,1], 'band': [1,2,3,3,3,2,1,2,3,1], 'status': [1,2,2,1,1,1,1,2,1,2]})

d1={1: 'north', 2: 'south'} 
d2={1: '10-20', 2: '30-40', 3: '20-30'} 
d3={1: 'green', 2: 'red'} 

df1['place']=df1['place'].map(d1).fillna('Other')
df1['band']=df1['band'].map(d2).fillna('Other')
df1['status']=df1['status'].map(d3).fillna('Other')

每个row/col

的命令

pd.crosstab(df1.band, [df1.place, df1.status]).apply(lambda r: r/r.sum(), axis=1).round(2) #  by row 
pd.crosstab(df1.band, [df1.place, df1.status]).apply(lambda r: r/r.sum(), axis=0).round(2) #  by column

Answer 1

如果不需要一次性完成apply，可以直接将交叉table除以总和

ctdf = pd.crosstab(df1.band, [df1.place, df1.status])
ctdf / ctdf.sum().sum()
>>>
place   north   south
status  green   red green   red
band                
10-20   0.2     0.1 0.0     0.0
20-30   0.1     0.0 0.2     0.1
30-40   0.1     0.1 0.0     0.1

另一种选择（@Shubham Sharma 的评论）是使用 ctdf.values.sum()

最后，您还可以在单个方法链中使用 pipe（而不是 apply）：

pd.crosstab(df1.band, [df1.place, df1.status]).pipe(lambda x: x / x.values.sum())

计算相对于整个 table 的百分比

calculate percentage relative to entire table

python

crosstab

pandas