一个DataFrame中有四列数据，分别是车间号，样品类型，检验结果，备注，首先按照车间号进行分组，每组数据再按照样品类型进行分组，计算备注含有脱镀字符的占比，占比以百分号显示

### 回答1：
好的，这是一个数据处理的问题。让我来帮您解决。

可以使用 pandas 库中的 groupby 和 apply 函数来实现分组和计算。下面是代码示例：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {'车间号': [1, 1, 2, 2, 2, 3],
        '样品类型': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C', 'B'],
        '检验结果': [True, False, False, True, True, False],
        '备注': ['正常', '脱镀', '正常', '正常', '脱镀', '正常']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按车间号和样品类型分组，并计算包含脱镀字符的占比
def calc_proportion(group):
    n_total = len(group)
    n_contains = (group['备注'].str.contains('脱镀', na=False)).sum()
    proportion = n_contains / n_total
    return f'{proportion:.2%}'

result = df.groupby(['车间号', '样品类型']).apply(calc_proportion)
print(result)

输出结果为：

车间号  样品类型
1     A        0.00%
      B       100.00%
2     A        0.00%
      B        0.00%
      C       100.00%
3     B        0.00%
dtype: object

您可以将示例代码中的数据替换为您的实际数据。计算结果中包含了百分号，符合您的要求。

### 回答2：
首先，将DataFrame按照车间号进行分组：

df_grouped = df.groupby('车间号')

接下来，对每个分组进行样品类型的分组，计算备注含有脱镀字符的占比：

result = []
for group_name, group_data in df_grouped:
group_result = []
group_data_grouped = group_data.groupby('样品类型')
for type_name, type_data in group_data_grouped:
total_samples = len(type_data)
stripping_samples = type_data['备注'].str.contains('脱镀').sum()
stripping_percentage = (stripping_samples / total_samples) * 100
group_result.append((type_name, stripping_percentage))
result.append((group_name, group_result))

最后，输出结果并以百分号显示：

for group_name, group_result in result:
print('车间号:', group_name)
for type_name, stripping_percentage in group_result:
print('样品类型:', type_name, ' 脱镀占比:', '{:.2f}%'.format(stripping_percentage))

### 回答3：
首先，我们需要根据车间号和样品类型对DataFrame进行分组。可以使用groupby()方法来实现这一步骤：

grouped_df = df.groupby(['车间号', '样品类型'])

接下来，我们需要计算每组数据中备注含有脱镀字符的占比。我们先定义一个函数来判断备注中是否含有脱镀字符，并将其应用到每个分组中：

def contains_tuochu(s):
    return s.str.contains("脱镀").mean() * 100

然后，我们使用apply()方法将该函数应用到每个分组得到的子DataFrame中，并创建一个新的列来存储占比结果：

grouped_df['脱镀占比'] = grouped_df['备注'].apply(contains_tuochu)

最后，我们将结果以百分号形式显示。可以使用apply()方法来格式化占比的显示方式：

grouped_df['脱镀占比'] = grouped_df['脱镀占比'].apply(lambda x: "{:.2f}%".format(x))

根据以上步骤，我们可以得到按照车间号和样品类型分组后，每组数据备注含有脱镀字符的占比，以百分号显示的结果。