python - 计算pandas DataFrame中的行百分比？

我将数据存储在pandas DataFrame中，如下所示:

cat  val1   val2   val3   val4
A    7      10     0      19
B    10     2      1      14
C    5      15     6      16

我想计算每个值具有的类别(cat)的百分比。

例如，对于类别A，val1是7，行总数是36。结果值将是7/36，因此val1是类别A的19.4％。

我的预期结果如下所示:

cat  val1   val2   val3   val4
A    .194   .278   .0     .528
B    .370   .074   .037   .519
C    .119   .357   .143   .381

有一个简单的方法来计算这个吗？

最佳答案

div +总和

对于矢量化解决方案，将数据帧沿axis=0除以axis=1上的总和。您可以使用set_index + reset_index忽略标识符列。

df = df.set_index('cat')
res = df.div(df.sum(axis=1), axis=0)

print(res.reset_index())

  cat      val1      val2      val3      val4
0   A  0.194444  0.277778  0.000000  0.527778
1   B  0.370370  0.074074  0.037037  0.518519
2   C  0.119048  0.357143  0.142857  0.380952

关于python - 计算pandas DataFrame中的行百分比？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50820659/