假设表格中有如下几列: 啤酒消耗量 红酒消耗量 白酒消耗量 国家 所在大洲 如何计算各类酒在各个大洲总消耗量的比重，用python解决

要计算各类酒在各大洲的总消耗量的比重，你可以按照以下步骤使用Python进行处理：

首先，假设你的数据存储在一个Pandas DataFrame中，例如`df`。每一行代表一条记录，包含“啤酒消耗量”、“红酒消耗量”、“白酒消耗量”、“国家”和“所在大洲”等字段。

1. 确保数据已经清洗并整理好，如果有缺失值，可以先进行处理（如填充、删除等）。

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
# df = ... # 读取或创建数据

# 检查并处理缺失值
df.dropna(subset=["啤酒消耗量", "红酒消耗量", "白酒消耗量"], inplace=True)  # 或者用其他合适的方式处理

2. 需要按"国家"和"所在大洲"分组，并计算每种酒的总消耗量。

grouped_data = df.groupby(["国家", "所在大洲"])[
    ["啤酒消耗量", "红酒消耗量", "白酒消耗量"]
].sum()

3. 计算每个大洲每种酒的总消耗量占比，也就是百分比形式的比重。将结果添加到原始DataFrame的新列中。

def calculate_percentage(row):
    total_consumption = row.sum()
    return {
        col: (row[col] / total_consumption) * 100 for col in ["啤酒消耗量", "红酒消耗量", "白酒消耗量"]
    }

grouped_data["啤酒消耗量%"] = grouped_data.apply(calculate_percentage, axis=1)
grouped_data["红酒消耗量%"] = grouped_data.apply(calculate_percentage, axis=1)
grouped_data["白酒消耗量%"] = grouped_data.apply(calculate_percentage, axis=1)

4. 最后，你可以选择只保留“所在大洲”和各类酒的百分比，或者保持完整的数据视图。

result = grouped_data[["所在大洲", "啤酒消耗量%", "红酒消耗量%", "白酒消耗量%"]]

现在你有了每个大洲各类酒消耗量的百分比了。如果你有特定的大洲或酒种想查看，可以用`result.loc[]`查询。