如何在Pandas中计算行百分比？含数据示例与预期结果

原始数据 #

Week    1  2 a 4   5  6 a 9  10  10+
3       2      2   1      0   0    0
4      44     68  18     33   4   27
5     198    313  70    142  20  259

需求 #

计算第5周各列数值在所有行（周3、周4、周5）对应列总和中的占比，输出百分比格式的结果。

预期结果 #

Week    1  2 a 4   5  6 a 9  10  10+
5.    20%    31%  7%    14%  2%  26%

实现方法（Python pandas） #

import pandas as pd

# 构建原始数据框
data = {
    'Week': [3, 4, 5],
    '1': [2, 44, 198],
    '2 a 4': [2, 68, 313],
    '5': [1, 18, 70],
    '6 a 9': [0, 33, 142],
    '10': [0, 4, 20],
    '10+': [0, 27, 259]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算各列总和（排除Week列）
col_totals = df.drop('Week', axis=1).sum()

# 提取第5周数据，计算百分比并格式化
week5_row = df[df['Week'] == 5].drop('Week', axis=1).iloc[0]
week5_percent = (week5_row / col_totals * 100).round().astype(int).astype(str) + '%'

# 整理结果格式
result_df = pd.DataFrame([week5_percent.values], columns=week5_percent.index)
result_df.insert(0, 'Week', '5.')
print(result_df.to_string(index=False))

逻辑说明 #

1. 将原始数据转为pandas数据框，便于批量计算
2. 计算每一列的总和（周3、4、5的数值相加）
3. 提取第5周的各列数值，分别除以对应列的总和，乘以100后取整，拼接百分号
4. 重新整理输出格式，与预期结果对齐

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leo