如何用Python pandas按多维度生成分数频率与占比统计表

• 原代码存在两个问题：一是谷歌云盘的共享预览链接无法直接被pandas读取，需转换为导出链接；二是仅按两个维度分组且未计算占比字段，不符合需求。
• 完整可运行实现如下：

import pandas as pd

# 转换谷歌云盘链接为可直接读取的csv导出链接
df = pd.read_csv('https://drive.google.com/uc?id=1pL8fHCc25-XRBYgj9n6NdRt5VHrIr-p1', sep=',')

# 按Containe、Class、score三个维度分组统计频次
result = df.groupby(['Containe', 'Class', 'score'], as_index=False).agg(频次=('score', 'count'))

# 计算全局占比，按需求保留2位小数
total_count = len(df)
result['占比(%)'] = round(result['频次'] / total_count * 100, 2)

# 若需计算每个Containe+Class分组内的占比，替换上一行占比计算逻辑即可
# result['组内占比(%)'] = result.groupby(['Containe', 'Class'])['频次'].transform(lambda x: round(x/x.sum()*100, 2))

# 输出结果
print(result)

• 若需要生成交叉表样式的展示结果，可额外增加透视操作：

# 以Class为行、Containe为列生成透视表
pivot_result = result.pivot_table(
    index='Class',
    columns='Containe',
    values=['频次', '占比(%)'],
    aggfunc='sum'
)
print(pivot_result)

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