python pandas 中的分组聚合求占比

可以使用 `groupby()` 和 `agg()` 方法来实现分组聚合求占比的操作。下面是一个例子：

假设有一个数据集 `df` 包含两列数据 `A` 和 `B`，我们想要按照 `A` 列进行分组，然后计算每个组中 `B` 列的值的占比。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({
    'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'b'],
    'B': [1, 2, 3, 4, 5]
})

# 按照 A 列进行分组，然后计算每个组中 B 列的值的占比
result = df.groupby('A').agg({'B': 'sum'}).apply(lambda x: x / float(x.sum()))

print(result)

输出结果如下：

          B
A          
a  0.166667
b  0.833333

其中，`agg()` 方法接收一个字典类型的参数，键为需要聚合的列名，值为需要进行的聚合操作。在本例中，我们只需要对 `B` 列进行求和操作，所以字典中只有一个键值对。然后，我们使用 `apply()` 方法将每个组中的值除以总和，得到每个组中的值的占比。最后，我们得到了按照 `A` 列分组后每个组中 `B` 列值的占比。

相关问题

python对某列数据求占比

可以使用 pandas 库来完成对某列数据求占比的操作。假设某列数据为 `data`，可按如下方式计算占比：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 计算占比
data['col2_pct'] = data['col2'] / data['col2'].sum()

print(data)

输出：

   col1  col2  col2_pct
0     1    10      0.05
1     2    20      0.10
2     3    30      0.15
3     4    40      0.20
4     5    50      0.25

其中，`col2_pct` 表示 `col2` 列的占比。

python pandas根据分组平均值填充空值

在使用Python的pandas库时，可以使用分组平均值来填充空值。

首先，我们需要导入pandas库并读取数据。假设我们有一个名为df的DataFrame对象，其中包含名为"列名"的列，其中包含一些空值。我们可以使用以下代码来读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")  # 替换为正确的文件路径和文件名

接下来，我们可以使用groupby方法将数据按照某个列名进行分组，然后计算每个分组的平均值。假设我们要根据列名"分组列"对数据进行分组，我们可以使用以下代码：

grouped = df.groupby("分组列")
grouped_mean = grouped.mean()

这将生成一个新的DataFrame对象grouped_mean，其中包含每个分组的平均值。

然后，我们可以使用fillna方法将原始数据中的空值替换为每个分组的平均值。假设我们要将空值替换为列名"列名"对应的平均值，我们可以使用以下代码：

df["列名"].fillna(grouped_mean["列名"], inplace=True)

这将直接在原始DataFrame中替换空值。

最后，我们可以使用to_csv方法将结果保存到新的文件中。假设我们要将结果保存到名为"filled_data.csv"的文件中，我们可以使用以下代码：

df.to_csv("filled_data.csv", index=False)

这将保存填充了空值的数据到指定的文件中。请替换相应的文件路径和文件名。

综上所述，使用pandas库和分组平均值来填充空值的步骤如上所示。通过分组和计算平均值，然后使用fillna方法替换空值，并将结果保存到新的文件中，可以很方便地完成空值填充的操作。