基于多列绘制100%堆叠柱状图的概率占比计算问题

• 第一步：按Category分组对概率列求和
  提取p0到p3列，按Category分组求和，得到每个类别下各概率的总和：

  prob_sum = df.groupby('Category')[['p0', 'p1', 'p2', 'p3']].sum()
  

• 第二步：转换为行总和的百分比
  计算每个分组行的总概率和，再将每个概率值除以该行总和并乘以100，得到占比（可按需保留小数位数）：

  # 计算每行的总概率和
  row_totals = prob_sum.sum(axis=1)
  # 转换为百分比并保留两位小数
  prob_percent = prob_sum.div(row_totals, axis=0).round(2) * 100
  

  也可以用更简洁的apply写法：

  prob_percent = df.groupby('Category')[['p0', 'p1', 'p2', 'p3']].sum().apply(lambda x: x/x.sum()*100, axis=1).round(2)
  

处理后的数据中，每个Category对应的p0-p3值都是该类别下所有概率总和的占比，每行数值和为100%，完全满足堆叠柱状图的100%堆叠要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者amestrian