如何在DataFrame中基于Score列新增各分类占比的百分比列

实现代码 #

首先导入依赖并构造示例数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Client': ['RP', 'DM'],
    'Score': [125, 30]
})

常规计算方案（默认四舍五入保留1位小数） #

直接用向量化运算计算占比，效率远高于逐行遍历：

score_total = df['Score'].sum()
df['%'] = round(df['Score'] / score_total * 100, 1)

匹配示例输出的截断方案 #

如果你需要和示例完全一致的19.3结果（而非四舍五入后的19.4），可以改为截断取1位小数：

score_total = df['Score'].sum()
df['%'] = (df['Score'] / score_total * 1000).astype(int) / 10

运行后输出结果如下：

Client  Score     %
0     RP    125  80.6
1     DM     30  19.3

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