如何修复Pandas DataFrame计算类别占比时的KeyError问题？

错误原因 #

Severity是该DataFrame的索引名，并非数据列，所以用sv["Severity"]会触发KeyError——Pandas找不到名为Severity的列。计算占比需要以count列的总和作为分母，因为所有数值都存储在这个列中。

修复后的代码 #

方式1：生成单独的占比序列

sv_rt = sv['count'] / sv['count'].sum() * 100
print(sv_rt)

运行后会得到与原索引对应各层级的占比结果。

方式2：在原DataFrame中新增占比列

如果希望保留原数据结构并新增占比列，可使用assign方法：

sv = sv.assign(ratio=sv['count'] / sv['count'].sum() * 100)
print(sv)

执行后会得到包含原count列和新增ratio占比列的完整DataFrame。

补充说明 #

如果后续需要将索引Severity转为普通数据列，可执行：

sv = sv.reset_index()

之后就能用sv["Severity"]引用该列，但这不是计算占比的必要操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user22570245