怎么将一个数据框中的一个列的分类变量作为标签，另一个分类变量的列的不同类别统计个数所占百分比按照相同的类别顺序作为每个标签的对应列表，最后两个变量形成一个字典，索引只有一个，索引是第一个类别，将缺失值转为0

你可以使用 pandas 的 groupby 和 apply 方法来实现。假设你的数据框为 df，要将列 A 的分类变量作为标签，列 B 的不同类别统计个数所占百分比按照相同的类别顺序作为每个标签的对应列表，最后形成一个字典，同时将缺失值转为 0，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设列 A 和列 B 分别为 category 类型
# 统计列 B 的不同类别的个数占比
def count_pct(x):
    return x.value_counts(normalize=True).fillna(0).to_dict()

# 将列 B 按照相同的类别顺序组成列表作为每个标签的对应列表
label_dict = df.groupby('A')['B'].apply(count_pct).to_dict()

这里利用了 pandas 中的 groupby 方法按照列 A 的类别进行分组，然后利用 apply 方法对每个分组的列 B 进行处理，将每个分组的列 B 统计不同类别的个数占比并转换成字典。在转换成字典之前，还需要使用 fillna(0) 将缺失值转为 0。最后再利用 to_dict 方法将分组结果转换成字典。

注意，在 count_pct 函数中使用 fillna(0) 将缺失值转为 0。如果你不想更改缺失值，可以不使用 fillna 方法。